<\/p>\n
O en\u00e9simo<\/sup> percentil<\/strong> de um conjunto de dados \u00e9 o valor que corta os primeiros n<\/em> por cento dos valores dos dados quando todos os valores s\u00e3o classificados do menor para o maior.<\/span><\/p>\n Por exemplo, o 90\u00ba percentil de um conjunto de dados \u00e9 o valor que separa os 90% inferiores dos valores de dados dos 10% superiores dos valores de dados.<\/span><\/p>\n Um dos percentis mais comumente usados \u00e9 o percentil 50, que representa o valor mediano de um conjunto de dados: este \u00e9 o valor no qual 50% de todos os valores dos dados ficam abaixo.<\/span><\/p>\n Os percentis podem ser usados para responder perguntas como:<\/span><\/p>\n Podemos calcular facilmente percentis em R usando a fun\u00e7\u00e3o quantile()<\/strong> , que usa a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n quantil<\/strong> (x, probs = seq(0, 1, 0,25))<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir ilustra como encontrar diferentes percentis para um determinado vetor em R:<\/span><\/p>\n Para ilustrar como encontrar os percentis de uma coluna espec\u00edfica do quadro de dados, usaremos o conjunto de dados integrado iris<\/em> :<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir mostra como encontrar o valor do 90\u00ba percentil para a coluna Sepal.Length<\/em> :<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos encontrar os percentis de m\u00faltiplas colunas de uma s\u00f3 vez usando a fun\u00e7\u00e3o apply()<\/strong><\/a> :<\/span><\/p>\n Tamb\u00e9m podemos encontrar percentis por grupo em R usando a fun\u00e7\u00e3o group_by()<\/strong> da biblioteca dplyr<\/strong><\/a> .<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir demonstra como encontrar o percentil 90 de Sepal.Length<\/em> para cada um dos<\/span> O c\u00f3digo a seguir ilustra como encontrar o percentil 90 para todas as vari\u00e1veis por esp\u00e9cie:<\/span><\/p>\n N\u00e3o existe uma fun\u00e7\u00e3o integrada para visualizar os percentis de um conjunto de dados em R, mas podemos criar um gr\u00e1fico para visualizar os percentis com relativa facilidade.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir demonstra como criar um gr\u00e1fico de percentil para os valores de dados Sepal.Length<\/em> do conjunto de dados iris<\/em> :<\/span><\/p>\n Um guia para apply(), lapply(), sapply() e tapply() em R<\/a> O en\u00e9simo percentil de um conjunto de dados \u00e9 o valor que corta os primeiros n por cento dos valores dos dados quando todos os valores s\u00e3o classificados do menor para o maior. Por exemplo, o 90\u00ba percentil de um conjunto de dados \u00e9 o valor que separa os 90% inferiores dos valores de dados […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-511","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n\n
Como calcular percentis em R<\/strong><\/span><\/h2>\n
\n
Encontrando os percentis de um vetor<\/strong><\/span><\/h3>\n
#create vector of 100 random values uniformly distributed between 0 and 500\n<\/span>data <- runif(100, 0, 500)\n\n#Find the quartiles (25th, 50th, and 75th percentiles) of the vector\n<\/span>quantile<\/span> (data, probs = c(.25, .5, .75))\n\n# 25% 50% 75% \n#97.78961 225.07593 356.47943 \n\n#Find the deciles (10th, 20th, 30th, ..., 90th percentiles) of the vector\n<\/span>quantile<\/span> (data, probs = seq(.1, .9, by = .1))\n\n# 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% \n#45.92510 87.16659 129.49574 178.27989 225.07593 300.79690 337.84393 386.36108 \n#90% \n#423.28070\n\n#Find the 37th, 53rd, and 87th percentiles\n<\/span>quantile<\/span> (data, probs = c(.37, .53, .87))\n\n# 37% 53% 87% \n#159.9561 239.8420 418.4787 \n<\/strong><\/pre>\n Encontrando percentis de uma coluna de quadro de dados<\/strong><\/span><\/h3>\n
#view first six rows of iris<\/em> dataset\n<\/span>head(iris)\n\n Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species\n1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa\n2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa\n3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa\n4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa\n5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa\n6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa\n<\/strong><\/pre>\n quantile<\/span> (iris$Sepal.Length, probs = 0.9)\n\n#90% \n#6.9<\/strong><\/pre>\n Encontrando percentis de m\u00faltiplas colunas de quadro de dados<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define columns we want to find percentiles for\n<\/span>small_iris<- iris[, c('Sepal.Length', 'Sepal.Width', 'Petal.Length', 'Petal.Width')]\n\n#use apply()<\/em> function to find 90th percentile for every column<\/span>\napply<\/span> (small_iris, 2, function(x) quantile(x, probs = .9))\n\n#Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width \n#6.90 3.61 5.80 2.20<\/strong><\/pre>\n Procurando percentis por grupo<\/strong><\/span><\/h3>\n
tr\u00eas esp\u00e9cies no conjunto de dados da \u00edris:<\/span><\/p>\n #load dplyr<\/em> library<\/span>\nlibrary(dplyr)\n\n#find 90th percentile of Sepal.Length<\/em> for each of the three species<\/span>\niris %>%\n group_by<\/span> (Species) %>%\n summarize<\/span> (percent90 = quantile(Sepal.Length, probs = .9))\n\n# A tibble: 3 x 2\n#Speciespercent90\n# \n#1 setosa 5.41\n#2 versicolor 6.7 \n#3 virginica 7.61<\/strong><\/pre>\n iris %>%\n group_by<\/span> (Species) %>%\n summarize<\/span> (percent90_SL = quantile(Sepal.Length, probs = .9),\n percent90_SW = quantile(Sepal.Width, probs = .9),\n percent90_PL = quantile(Petal.Length, probs = .9),\n percent90_PW = quantile(Petal.Width, probs = .9))\n\n# A tibble: 3 x 5\n# Species percent90_SL percent90_SW percent90_PL percent90_PW\n# \n#1 setosa 5.41 3.9 1.7 0.4 \n#2 versicolor 6.7 3.11 4.8 1.51\n#3 virginica 7.61 3.31 6.31 2.4 \n<\/strong><\/pre>\n Visualizando percentis<\/strong><\/span><\/h2>\n
n = length(iris$Sepal.Length)\nplot((1:n - 1)\/(n - 1), sort(iris$Sepal.Length), type=\"l\",\n main = \"Visualizing Percentiles\",\n xlab = \"Percentile\",\n ylab = \"Value\")<\/strong><\/pre>\n
Recursos adicionais<\/b><\/span><\/h3>\n
Crie novas vari\u00e1veis em R com mutate() e case_when()<\/a>
<\/strong><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"