Как посчитать децили в r (с примерами)

В статистике децили — это числа, которые делят набор данных на десять групп с одинаковой частотой.

Первый дециль — это точка, ниже которой опускаются 10% всех значений данных. Второй дециль — это точка, ниже которой 20% всех значений данных опускаются и так далее.

Мы можем использовать следующий синтаксис для расчета децилей набора данных в R:

 quantile(data, probs = seq (.1, .9, by = .1 ))

В следующем примере показано, как использовать эту функцию на практике.

Пример: вычислить децили в R

Следующий код показывает, как создать поддельный набор данных с 20 значениями, а затем вычислить децилевые значения набора данных:

 #create dataset
data <- c(56, 58, 64, 67, 68, 73, 78, 83, 84, 88,
          89, 90, 91, 92, 93, 93, 94, 95, 97, 99)

#calculate deciles of dataset
quantile(data, probs = seq (.1, .9, by = .1 ))

 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 
63.4 67.8 76.5 83.6 88.5 90.4 92.3 93.2 95.2 

Способ интерпретации децилей следующий:

• 10% всех значений данных меньше 63,4
• 20% всех значений данных меньше 67,8 .
• 30% всех значений данных меньше 76,5 .
• 40% всех значений данных меньше 83,6 .
• 50% всех значений данных меньше 88,5 .
• 60% всех значений данных меньше 90,4 .
• 70% всех значений данных меньше 92,3 .
• 80% всех значений данных меньше 93,2 .
• 90% всех значений данных меньше 95,2 .

Следует отметить, что значение 50-го процентиля равно медианному значению набора данных.

Пример: размещение значений в децилях в R

Чтобы поместить каждое значение данных в дециль, мы можем использовать функцию ntile(x, ngroups) из пакета dplyr в R.

Вот как использовать эту функцию для набора данных, который мы создали в предыдущем примере:

 library (dplyr)

#create dataset
data <- data.frame(values=c(56, 58, 64, 67, 68, 73, 78, 83, 84, 88,
                            89, 90, 91, 92, 93, 93, 94, 95, 97, 99))

#place each value into a decile
data$decile <- ntile(data, 10)

#viewdata
data

   values decile
1 56 1
2 58 1
3 64 2
4 67 2
5 68 3
6 73 3
7 78 4
8 83 4
9 84 5
10 88 5
11 89 6
12 90 6
13 91 7
14 92 7
15 93 8
16 93 8
17 94 9
18 95 9
19 97 10
20 99 10

Интерпретация результата следующая:

• Значение данных 56 находится между процентилем 0% и 10%, то есть оно находится в первом дециле.
• Значение данных 58 находится между процентилем 0% и 10%, то есть оно находится в первом дециле.
• Значение данных 64 находится между процентилем 10% и 20%, то есть оно находится во втором дециле.
• Значение данных 67 находится между процентилем 10% и 20%, то есть оно находится во втором дециле.
• Значение данных 68 находится между процентилем 20% и 30%, то есть оно находится в третьем дециле.

И так далее.

Дополнительные ресурсы

Как рассчитать процентили в R
Как посчитать квартили в R
Как создать таблицы частот в R