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
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。
其他回答
另一个可能的解决方案:
Mode <- function(x) {
if (is.numeric(x)) {
x_table <- table(x)
return(as.numeric(names(x_table)[which.max(x_table)]))
}
}
用法:
set.seed(100)
v <- sample(x = 1:100, size = 1000000, replace = TRUE)
system.time(Mode(v))
输出:
user system elapsed
0.32 0.00 0.31
这里有另一个解决方案:
freq <- tapply(mySamples,mySamples,length)
#or freq <- table(mySamples)
as.numeric(names(freq)[which.max(freq)])
有一个包谦和提供单变量单模态(有时是多模态)数据的模态估计和通常概率分布的模态值。
mySamples <- c(19, 4, 5, 7, 29, 19, 29, 13, 25, 19)
library(modeest)
mlv(mySamples, method = "mfv")
Mode (most likely value): 19
Bickel's modal skewness: -0.1
Call: mlv.default(x = mySamples, method = "mfv")
欲了解更多信息,请参阅本页
你也可以在CRAN任务视图:概率分布中寻找“模式估计”。已经提出了两个新的一揽子计划。
这建立在jprockbelly的答案上,通过对非常短的向量增加速度。这在将mode应用到data.frame或包含很多小组的数据表时非常有用:
Mode <- function(x) {
if ( length(x) <= 2 ) return(x[1])
if ( anyNA(x) ) x = x[!is.na(x)]
ux <- unique(x)
ux[which.max(tabulate(match(x, ux)))]
}
虽然我喜欢肯威廉姆斯简单的功能,我想检索多种模式,如果他们存在。考虑到这一点,我使用下面的函数,它返回多个模式或单个模式的列表。
rmode <- function(x) {
x <- sort(x)
u <- unique(x)
y <- lapply(u, function(y) length(x[x==y]))
u[which( unlist(y) == max(unlist(y)) )]
}