วิธีดำเนินการทำให้เป็นมาตรฐานเชิงควอนไทล์ใน r

ในเชิงสถิติ การทำให้เป็นมาตรฐานเชิงควอนไทล์ เป็นวิธีการที่ทำให้การแจกแจงสองค่าเหมือนกันในแง่ของคุณสมบัติทางสถิติ

ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีดำเนินการปรับมาตรฐานควอนไทล์ใน R

ตัวอย่าง: การทำให้เป็นมาตรฐานเชิงควอนไทล์ใน R

สมมติว่าเราสร้างกรอบข้อมูลต่อไปนี้ใน R ซึ่งมีสองคอลัมน์:

 #make this example reproducible
set. seeds (0)

#create data frame with two columns
df <- data. frame (x=rnorm(1000),
                 y=rnorm(1000))

#view first six rows of data frame
head(df)

           xy
1 1.2629543 -0.28685156
2 -0.3262334 1.84110689
3 1.3297993 -0.15676431
4 1.2724293 -1.38980264
5 0.4146414 -1.47310399
6 -1.5399500 -0.06951893

เราสามารถใช้ฟังก์ชัน sapply() และ quantile() เพื่อคำนวณควอนไทล์สำหรับ x และ y:

 #calculate quantiles for x and y
sapply(df, function(x) quantile(x, probs = seq(0, 1, 1/4)))

               xy
0% -3.23638573 -3.04536393
25% -0.70845589 -0.73331907
50% -0.05887078 -0.03181533
75% 0.68763873 0.71755969
100% 3.26641452 3.03903341

โปรดทราบว่า x และ y มีค่าควอนไทล์คล้ายกัน แต่ไม่ใช่ค่าที่เหมือนกัน

ตัวอย่างเช่น ค่าเปอร์เซ็นไทล์ที่ 25 สำหรับ x คือ -0.708 และค่าเปอร์เซ็นไทล์ที่ 25 สำหรับ y คือ -0.7333

หากต้องการดำเนินการทำให้เป็นมาตรฐานเชิงควอนไทล์ เราสามารถใช้ฟังก์ชัน Normalize.quantiles() จากแพ็คเกจ preprocessCore ใน R:

 library (preprocessCore)

#perform quantile normalization
df_norm <- as. data . frame ( normalize.quantiles ( as.matrix (df)))

#rename data frame columns
names(df_norm) <- c(' x ', ' y ')

#view first six row of new data frame
head(df_norm)

           xy
1 1.2632137 -0.28520228
2 -0.3469744 1.82440519
3 1.3465807 -0.16471644
4 1.2692599 -1.34472394
5 0.4161133 -1.43717759
6 -1.6269731 -0.07906793

จากนั้นเราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้เพื่อคำนวณควอไทล์ของ x และ y อีกครั้ง:

 #calculate quantiles for x and y
sapply(df_norm, function(x) quantile(x, probs = seq(0, 1, 1/4)))

               xy
0% -3.14087483 -3.14087483
25% -0.72088748 -0.72088748
50% -0.04534305 -0.04534305
75% 0.70259921 0.70259921
100% 3.15272396 3.15272396

โปรดทราบว่าตอนนี้ควอไทล์จะเท่ากันสำหรับ x และ y

เราจะบอกว่า x และ y ถูกทำให้เป็นมาตรฐานเชิงควอไทล์แล้ว กล่าวอีกนัยหนึ่ง การแจกแจงทั้งสองตอนนี้เหมือนกันในแง่ของคุณสมบัติทางสถิติ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการงานทั่วไปอื่นๆ ใน R:

วิธีทำให้ข้อมูลเป็นมาตรฐานใน R
วิธีการคำนวณเปอร์เซ็นไทล์ใน R
วิธีใช้ฟังก์ชัน quantile() ใน R