Как рассчитать процентильный ранг в r (2 примера)


Процентильный ранг значения сообщает нам процент значений в наборе данных, ранг которых равен или ниже заданного значения.

Вы можете использовать следующие методы для расчета процентильного ранга в R:

Метод 1: рассчитать процентильный рейтинг для набора данных.

 library (dplyr)

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

Метод 2: рассчитать процентильный рейтинг по группам

 library (dplyr)

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

Следующие примеры показывают, как использовать каждый метод на практике со следующим фреймом данных:

 #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

Пример 1. Расчет процентильного рейтинга набора данных.

В следующем коде показано, как использовать функции из пакета dplyr в R для расчета процентильного ранга каждого значения в столбце точек:

 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

Вот как интерпретировать значения в столбце процент_ранг :

  • 7,14% значений баллов равны или меньше 2.
  • 17,86% значений баллов равны или меньше 5.
  • 28,57% значений баллов равны или меньше 7.

И так далее.

Пример 2. Расчет процентиля рейтинга по группам

В следующем коде показано, как использовать функции из пакета dplyr в R для расчета процентильного ранга каждого значения в столбце баллов, сгруппированного по командам:

 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

Вот как интерпретировать значения в столбце процент_ранг :

  • 14,3% значений очков Команды А равны или меньше 2.
  • 35,7% очков Команды А равны или меньше 5.
  • 57,1% очков Команды А равны или меньше 7.

И так далее.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в R:

Как рассчитать процентили в R
Как посчитать квартили в R
Как рассчитать квантили по группам в R

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *