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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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)])
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在r邮件列表中发现了这个,希望对你有帮助。我也是这么想的。您将希望table()数据,排序,然后选择第一个名称。这有点粗俗,但应该有用。
names(sort(-table(x)))[1]
CRAN上现在可用的折叠包中的通用函数fmode实现了基于索引哈希的基于c++的模式。它比上述任何一种方法都要快得多。它提供了向量、矩阵、data.frames和dplyr分组tibbles的方法。语法:
libary(collapse)
fmode(x, g = NULL, w = NULL, ...)
其中x可以是上述对象之一,g提供一个可选的分组向量或分组向量列表(用于分组模式计算,也在c++中执行),w(可选)提供一个数值权重向量。在分组tibble方法中,没有g参数,您可以执行data %>% group_by(idvar) %>% fmode。
R有如此多的附加包,其中一些可以很好地提供数字列表/系列/向量的[统计]模式。
然而,R的标准库本身似乎没有这样一个内置的方法!解决这个问题的一种方法是使用一些像下面这样的结构(如果你经常使用…则将其转换为函数):
mySamples <- c(19, 4, 5, 7, 29, 19, 29, 13, 25, 19)
tabSmpl<-tabulate(mySamples)
SmplMode<-which(tabSmpl== max(tabSmpl))
if(sum(tabSmpl == max(tabSmpl))>1) SmplMode<-NA
> SmplMode
[1] 19
对于更大的示例列表,应该考虑使用一个临时变量max(tabSmpl)值(我不知道R会自动优化这个)
参考:参见KickStarting R课程中的“How about median and mode? 这似乎证实了(至少在写这节课的时候)R中没有模态函数(嗯…你会发现Mode()用于断言变量的类型)。
计算包含离散值的向量“v”的MODE的一个简单方法是:
names(sort(table(v)))[length(sort(table(v)))]
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。