R_Language 板


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※ 引述《yeuan (心要够坚定)》之铭言: : [问题类型]: : 一组数列 用R计算跟手算的不同 : [软体熟悉度]: : 新手(刚开始摸索) : [问题叙述]: : 一组数列:-10,-6,-2,2,6,10 计算Q1与Q3 : Q1=0.25*6=1.5 →1.5不是整数 故找比1.5大的下一个整数为2 : 所以Q1应该为-6 以此类推Q3应该为6 : 但是R算出来Q1=-5 Q3=5 : 请问我有哪边弄错了吗@@ 不太明白为什麽会不一样 : [程式范例]: : y=c(-10,-6,-2,2,6,10) : quantile(y,probs=c(0.25,0.75)) According to R manual (部分节录) quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE, names = TRUE, type = 7, ...) where type is an integer between 1 and 9 selecting one of the nine quantile algorithms detailed below to be used. For types 1, 2 and 3, quantile of type i at quantile p is a discontinuous function of p. For types 4 through 9, it is a continuous function of p. For R >= 2.0.0, the default type is 7. 接着实作type 7给你看 type 7: 利用内插找sample quantile,因此你要先决定每一个x是对应在哪 根据manual提供的公式,第k个x对应的p为 p[k] = (k - 1) / (n - 1) f = function(k, n) (k-1) / (n-1) f(1:6, 6) # [1] 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 因此,当有6个sample时,分别对应到,0, 0.2,... , 1.0 你所求的0.25就是用x的第二个跟第三个资料做内插 假设所求是xx,0.25的quantile,资料同你的,是-10, -6, -2, 2, 6, 10 -2 - (-6) xx - (-6) --------- = ----------- => 20 = (xx + 6)*20 => xx = -5 0.4 - 0.2 0.25 - 0.2 用程式算: interpolate_f = function(x, q){ y = rep(NA, length(q)) p = (seq_along(x) - 1) / (length(x)-1) for (i in seq_along(q)){ loc = sum(q[i] >= p) y[i] = (x[loc+1] - x[loc]) / (p[loc+1] - p[loc]) * (q[i] - p[loc]) + x[loc] } return(y) } interpolate_f(y, c(.25, .75)) # -5, 5 # 同quantile的答案 补充一点:你要的quatile应该是type 1 --



※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 111.83.13.1
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/R_Language/M.1428288069.A.E9C.html ※ 编辑: celestialgod (111.83.13.1), 04/06/2015 10:49:48
1F:推 yeuan: 谢谢! 04/06 22:12
2F:→ andrew43: 推追根究底。 04/06 23:46







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