如何找到统计模式?

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

下面是可以用来找到R中矢量变量的模式的代码。

a <- table([vector])

names(a[a==max(a)])

其他回答

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)])

效果很好

> a<-c(1,1,2,2,3,3,4,4,5)
> names(table(a))[table(a)==max(table(a))]

计算模式大多是在有因素变量的情况下才可以使用

labels(table(HouseVotes84$V1)[as.numeric(labels(max(table(HouseVotes84$V1))))])

HouseVotes84是在“mlbench”包中可用的数据集。

它会给出最大标签值。它更容易由内置函数本身使用，而无需编写函数。

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"

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)
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