作者ba007411 (小强)
看板Statistics
标题[程式] R统计软体(关於众数)
时间Thu Dec 30 15:36:01 2010
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[软体程式类别]:
R统计软体
[程式问题]:
众数我该如何找
[软体熟悉度]:
中(3个月到1年)
[问题叙述]:
其实我现在卡的点就是在我不知道该如何取众数，我知道R没有这种指令
但是我该用何种方法去取得众数，我现在我把我的模拟做了一万次
然後取得了一万笔资料，这一万笔资料我用矩阵型态存了下来
但是我无法在这一万笔里面取他的众数，可否请板上的各位大大
知道该怎麽取的或者是我该怎样去解决的请帮帮我!!!
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 140.135.64.83
1F：推 tyjgary:众数在 discrete 是出现最多次的那个. continuous 则是 12/30 15:50
2F：→ tyjgary:distribution 达到最高之处. 12/30 15:53
3F：→ tyjgary:"modeest" package in R provides estimators of the mode 12/30 15:55
4F：→ tyjgary:of univariate unimodal data or univariate unimodal 12/30 15:55
5F：→ tyjgary:distributions 12/30 15:56
6F：→ gsuper:names(which.max(table(c(1,4,4,3)))) , 众数是4 12/30 16:02
7F：→ gsuper:换个写法 , x <- c(1,4,4,3,5,5) 12/30 16:06
8F：→ gsuper:names(table(x)[table(x)%in%max(table(x))]) 12/30 16:06
9F：→ gsuper:第一种有 bug 不要用 12/30 16:09
※ 编辑: ba007411 来自: 140.135.64.83 (12/30 16:17)
10F：→ ba007411:谢G大 我试试看你的第二种 12/30 16:18
11F：→ ba007411:感谢G大 有比较接近我要的值了 12/30 16:21
12F：→ gsuper:比较接近是啥 , 还有 bug 吗? 12/30 16:22
13F：→ gsuper:如果需要"出现几次" 的资料 , 把 names() 去掉就好 12/30 16:23
14F：→ gsuper:如果需要把连续型数值四舍五入再做,那就用round(x) 去处理 12/30 16:24
15F：推 tyjgary:关键在於你是 discrete 还是 continuous 的资料. 12/30 16:27
16F：→ tyjgary:countinous 最好试正规的 mode estimation 方法."modeest" 12/30 16:29
17F：→ ba007411:不是 只是因为我是模拟 所以每次的数据会不同 12/30 16:35
18F：→ ba007411:所以说 接近就好了 也一定不会跟PAPER上的数据一样 12/30 16:35
19F：→ gsuper:看起来是离散型的资料,连续型的资料还是用T大的建议比较好 12/30 16:36
20F：推 tyjgary:Ok...不过你可以模拟很多次取平均就会准了. 12/30 16:38
21F：→ ba007411:喔 对了 忘了回T大 我的是离散型的 12/30 16:38
22F：→ ba007411:其实我有考虑过取平均 只不过我前面有个数据取过平均 12/30 16:39
23F：→ ba007411:然後我两个数据要比较 所以才用取众数的 12/30 16:39
24F：→ ba007411:其实说实在的 我那一万笔是要取极限 我只想到用众数取 12/30 16:40
25F：→ ba007411:代 还是说你们有更好的方法 12/30 16:40
26F：推 tyjgary:取甚麽极限 ? 12/30 16:43
27F：→ ba007411:就是我那一万笔没意外会以某个值当基准上下跳动 12/30 16:46
28F：→ ba007411:我会取众数是因为那个值附近会有最多数据落在那 12/30 16:47
29F：→ gsuper:取一万次 mode 再取 mode 就好了啦 12/30 16:47
30F：→ ba007411:但是如果用取极限的话 应该就是会收敛到那个值 12/30 16:47
31F：推 tyjgary:所以你是想用 mode 去估计那个极限值 ? 12/30 16:54
32F：→ ba007411:我目前只有想到这样子 12/30 16:55
33F：→ tyjgary:如果是的话或许会有更好的估计量(例如 unbias) 12/30 16:57
34F：→ tyjgary:要从式子去推想...通常 mode 不太会是 unbias 估计量. 12/30 16:58
35F：→ tyjgary:不过会比较 robust 一些. 12/30 16:58
36F：→ tyjgary:mean 是 unbias ...会何不用 mean. 12/30 17:01
37F：→ tyjgary:之前有数据用过 mean不代表後面不能用.因为是估计不同参数 12/30 17:02
38F：→ ba007411:我有一个数据取过mean了 然後我现在要找的东西要跟mean 12/30 17:02
39F：→ ba007411:做比较 12/30 17:03
40F：→ ba007411:因为我的mean就是从同一笔资料取出 12/30 17:04
41F：→ tyjgary:OK...比较同估计量. 看看表现跟性质. 各有优缺点. 12/30 17:04
42F：→ tyjgary:mode 应该会 robust 一点. mean 可能会准一点. 12/30 17:05
43F：→ ba007411:恩 感谢G大跟T大了 12/30 17:08