在R中,mean()和median()是标准函数,它们执行您所期望的功能。Mode()告诉您对象的内部存储模式,而不是参数中出现次数最多的值。但是是否存在一个标准库函数来实现向量(或列表)的统计模式?
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另一个简单的选项是使用rle来给出所有按频率排序的值:
df = as.data.frame(unclass(rle(sort(mySamples))))
df = df[order(-df$lengths),]
head(df)
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我还不能投票,但Rasmus Bååth的答案是我一直在寻找的。 但是,我将稍微修改一下,允许将分布限制在0到1之间。
estimate_mode <- function(x,from=min(x), to=max(x)) {
d <- density(x, from=from, to=to)
d$x[which.max(d$y)]
}
我们知道你可能根本不想约束你的分布,那么设置from=-"BIG NUMBER", to="BIG NUMBER"
在我看来,如果一个集合有一个模式,那么它的元素就可以与自然数一一对应。因此,查找模式的问题简化为生成这样一个映射,查找映射值的模式,然后映射回集合中的一些项。(处理NA发生在映射阶段)。
我有一个直方图函数,它的原理类似。(本文代码中使用的特殊函数和操作符应在Shapiro和/或neatOveRse中定义。在此复制夏皮罗和奈尔斯的部分是经过允许的;复制的片段可根据本网站的条款使用。)直方图的伪代码是
.histogram <- function (i)
if (i %|% is.empty) integer() else
vapply2(i %|% max %|% seqN, `==` %<=% i %O% sum)
histogram <- function(i) i %|% rmna %|% .histogram
(特殊的二进制操作符完成管道、咖喱和组合)我还有一个maxloc函数,它与which类似。Max,但返回一个向量的所有绝对最大值。maxloc的R伪代码是
FUNloc <- function (FUN, x, na.rm=F)
which(x == list(identity, rmna)[[na.rm %|% index.b]](x) %|% FUN)
maxloc <- FUNloc %<=% max
minloc <- FUNloc %<=% min # I'M THROWING IN minloc TO EXPLAIN WHY I MADE FUNloc
Then
imode <- histogram %O% maxloc
and
x %|% map %|% imode %|% unmap
将计算任何集合的模式,只要定义了适当的映射-ping和取消映射-ping函数。
添加raster::modal()作为一个选项,不过请注意,raster是一个很大的包,如果不做地理空间方面的工作,可能不值得安装。
源代码可以从https://github.com/rspatial/raster/blob/master/src/modal.cpp和https://github.com/rspatial/raster/blob/master/R/modal.R中取出,放入个人R包中,供那些特别热衷的人使用。
我发现Ken Williams上面的帖子很棒,我添加了几行来解释NA值,并使其成为一个函数。
Mode <- function(x, na.rm = FALSE) {
if(na.rm){
x = x[!is.na(x)]
}
ux <- unique(x)
return(ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))])
}
另一个简单的选项是使用rle来给出所有按频率排序的值:
df = as.data.frame(unclass(rle(sort(mySamples))))
df = df[order(-df$lengths),]
head(df)