Jak obliczyć rangę percentylową w r (2 przykłady)

Ranga percentylowa wartości mówi nam, jaki procent wartości w zbiorze danych ma rangę równą lub niższą od danej wartości.

Do obliczenia rangi percentylowej w R można użyć następujących metod:

Metoda 1: Oblicz ranking percentylowy dla zbioru danych

 library (dplyr)

df %>%
  mutate(percent_rank = rank(x)/length(x))

Metoda 2: Oblicz ranking percentylowy według grupy

 library (dplyr)

df %>%
  group_by(group_var) %>%
  mutate(percent_rank = rank(x)/length(x))

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce zastosować każdą metodę z następującą ramką danych:

 #create data frame
df <- data. frame (team=rep(c('A', 'B'), each= 7 ),
                 points=c(2, 5, 5, 7, 9, 13, 15, 17, 22, 24, 30, 31, 38, 39))

#view data frame
df

   team points
1 TO 2
2 to 5
3 to 5
4 to 7
5 to 9
6 to 13
7 to 15
8 B 17
9 B 22
10 B 24
11 B 30
12 B 31
13 B 38
14 B 39

Przykład 1: Oblicz ranking percentylowy dla zbioru danych

Poniższy kod pokazuje, jak używać funkcji z pakietu dplyr w R do obliczenia rangi percentylowej każdej wartości w kolumnie punktów:

 library (dplyr)

#calculate percentile rank of points values
df %>%
  mutate(percent_rank = rank(points)/length(points))

   team points percent_rank
1 to 2 0.07142857
2 to 5 0.17857143
3 to 5 0.17857143
4 A 7 0.28571429
5 A 9 0.35714286
6 A 13 0.42857143
7 A 15 0.50000000
8 B 17 0.57142857
9 B 22 0.64285714
10 B 24 0.71428571
11 B 30 0.78571429
12 B 31 0.85714286
13 B 38 0.92857143
14 B 39 1.00000000

Oto jak interpretować wartości w kolumnie percent_rank :

• 7,14% wartości punktowych jest równych lub mniejszych od 2.
• 17,86% wartości punktowych jest równych lub mniejszych niż 5.
• 28,57% wartości punktowych jest równych lub mniejszych niż 7.

I tak dalej.

Przykład 2: Oblicz ranking percentylowy według grupy

Poniższy kod pokazuje, jak używać funkcji z pakietu dplyr w R do obliczenia rangi percentylowej każdej wartości w kolumnie punktów, pogrupowanej według zespołu:

 library (dplyr)

#calculate percentile rank of points values grouped by team
df %>%
  group_by(team) %>%
  mutate(percent_rank = rank(points)/length(points))

# A tibble: 14 x 3
# Groups: team [2]
   team points percent_rank
             
 1 to 2 0.143
 2 to 5 0.357
 3 to 5 0.357
 4 to 7 0.571
 5 to 9 0.714
 6 to 13 0.857
 7 to 15 1    
 8 B 17 0.143
 9 B 22 0.286
10 B 24 0.429
11 B 30 0.571
12 B 31 0.714
13 B 38 0.857
14 B 39 1

Oto jak interpretować wartości w kolumnie percent_rank :

• 14,3% wartości punktowych Drużyny A jest równych lub mniejszych niż 2.
• 35,7% wartości punktowych Drużyny A jest równych lub mniejszych niż 5.
• 57,1% wartości punktowych Drużyny A jest równych lub mniejszych niż 7.

I tak dalej.

Dodatkowe zasoby

Poniższe samouczki wyjaśniają, jak wykonywać inne typowe zadania w języku R:

Jak obliczyć percentyle w R
Jak obliczyć kwartyle w R
Jak obliczyć kwantyle według grupy w R