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?
当前回答
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"
其他回答
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。
您还可以计算一个实例在您的集合中出现的次数,并找到最大次数。如。
> temp <- table(as.vector(x))
> names (temp)[temp==max(temp)]
[1] "1"
> as.data.frame(table(x))
r5050 Freq
1 0 13
2 1 15
3 2 6
>
估计来自连续单变量分布(例如正态分布)的数字向量的模式的一种快速而肮脏的方法是定义并使用以下函数:
estimate_mode <- function(x) {
d <- density(x)
d$x[which.max(d$y)]
}
然后得到模态估计:
x <- c(5.8, 5.6, 6.2, 4.1, 4.9, 2.4, 3.9, 1.8, 5.7, 3.2)
estimate_mode(x)
## 5.439788
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)))])
}
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。