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我正在尝试离散化一个连续变量，将其分成三个级别。我想对正连续变量（在本例中为收入）的对数做同样的事情。

require(dplyr)
set.seed(3)
mydata = data.frame(realinc = rexp(10000))

summary(mydata)

new = mydata %>% 
  select(realinc) %>%
  mutate(logrealinc = log(realinc),
         realincTercile = cut(realinc, 3),
         logrealincTercile = cut(logrealinc, 3),
         realincTercileNum = as.numeric(realincTercile),
         logrealincTercileNum = as.numeric(logrealincTercile)) 

new[sample(1:nrow(new), 10),]

我原以为使用cut()会对每个变量（收入和对数收入）的离散化因子产生相同的水平，因为对数是单调函数。所以这里右边的两列应该是相等的，但这似乎没有发生。这是怎么回事？

> new[sample(1:nrow(new), 10),]
       realinc  logrealinc  realincTercile logrealincTercile realincTercileNum logrealincTercileNum
7931 0.2967813 -1.21475972 (-0.00805,2.83]     (-4.43,-1.15]                 1                    2
9036 0.9511824 -0.05004944 (-0.00805,2.83]      (-1.15,2.15]                 1                    3
8204 4.5365676  1.51217069     (2.83,5.66]      (-1.15,2.15]                 2                    3
3136 2.0610693  0.72322490 (-0.00805,2.83]      (-1.15,2.15]                 1                    3
9708 0.9655805 -0.03502581 (-0.00805,2.83]      (-1.15,2.15]                 1                    3
5942 0.9149351 -0.08890215 (-0.00805,2.83]      (-1.15,2.15]                 1                    3
4631 0.6987581 -0.35845064 (-0.00805,2.83]      (-1.15,2.15]                 1                    3
7309 1.9532566  0.66949804 (-0.00805,2.83]      (-1.15,2.15]                 1                    3
7708 0.4220254 -0.86268973 (-0.00805,2.83]      (-1.15,2.15]                 1                    3
2965 1.3690976  0.31415186 (-0.00805,2.83]      (-1.15,2.15]                 1                    3

编辑： @nicola 的评论解释了问题的根源。似乎在cut的文档中，“等长间隔”是指连续参数空间中的间隔长度。我最初将“等长间隔”解释为意味着分配给每个剪辑（在输出上）的元素数量将相等（而不是输入）。

有没有我所描述的功能？-- 每个输出级别中的元素数量是相等的吗？等效地， 和 的水平在哪里newfunc(realinc)相等newfunc(logrealinc)？

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如果您希望您的关卡同样填充，请查看该quantile功能。例如尝试：

x<-cut(new$realinc,quantile(new$realinc,0:3/3))
y<-cut(new$logrealinc,quantile(new$logrealinc,0:3/3))
all(as.integer(x)==as.integer(y),na.rm=TRUE)
#[1] TRUE
table(x)
#x
#(0.000444,0.396]     (0.396,1.12]      (1.12,8.49] 
#            3333             3333             3333
于 2016-04-13T05:35:12.553 回答