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我想分配代表分位数的因子。因此我需要它们是数字的。这就是我编写以下函数的原因,这基本上是我问题的答案:

qdum <- function(v,q){

qd = quantile(v,1:(q)/q)
v = as.data.frame(v)
v$b = 0
names(v) <- c("a","b")
i=1
for (i in 1:q){

    if(i == 1)
        v$b[ v$a < qd[1]] = 1
    else
        v$b[v$a > qd[i-1] & v$a <= qd[i]] = i
}

all = list(qd,v)
return(all)

    }

你现在可以笑了:)。返回的列表包含一个变量,该变量可用于将每个观察值分配给其相应的分位数。我现在的问题是:有没有更好的方法(更“原生”或“核心”)来做到这一点?我知道 quantcut(来自 gtools 包),但至少根据我得到的参数,我最终只得到了那些不方便的(? - 至少对我而言)阈值。

感谢任何有助于变得更好的反馈!

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使用基数 R,使用分位数计算拆分,然后通过 cut 将数值变量转换为离散:

qcut <- function(x, n) {
  cut(x, quantile(x, seq(0, 1, length = n + 1)), labels = seq_len(n),
    include.lowest = TRUE)
}

或者,如果您只想要号码:

qcut2 <- function(x, n) {
  findInterval(x, quantile(x, seq(0, 1, length = n + 1)), all.inside = T)
}
于 2010-10-23T00:48:05.860 回答
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我不确定 quantcut 是什么,但我会执行以下操作

qdum <- function(v, q) {
 library(Hmisc)
 quantilenum <- cut2(v, g=q)
 levels(quantilenum) <- 1:q
 cbind(v, quantilenum)
}
于 2010-10-22T16:24:25.940 回答