Question

我有100个排序值的向量

x=rnorm(100)
x_sort=sort(x)

如何从x_sort的上部下方删除2.5％（例如）？

Answer 1

使用quantile是一种方式：

x=rnorm(100)
x_sort=sort(x)

x_sort2 <- x_sort[ x_sort > quantile(x_sort,0.025) & x_sort < quantile(x_sort,0.975)]
#x_sort2 will be a subset of x_sort starting from the 2.5th quantile and finishing at the 97.5th on this occassion. 
#in bigger datasets it's extremely accurate (now you only have 100 values and you cannot pick the 2.5th for example).      

> length(x_sort)
[1] 100
> length(x_sort2)
[1] 94

您可以将0.025或0.975替换为您想要的下限或上限值，甚至可以添加一个功能来为您完成。

这样的事情可能是：

excluder <- function(myvec,a,b)  { myvec[myvec > quantile(myvec,a) & myvec < quantile(myvec,b)] }
#with myvec being your vector, a the lower limit and b the upper limit    

x_sort3 <- excluder(x_sort,0.025,0.975) 

> length(x_sort3)
[1] 94

Answer 2

这是一个选项：

m <- 5 # percentage to be deleted from each side
l <- length(x_sort)
n <- l * m/100
y <- head(tail(x_sort, l - n), l - n*2)

length(x_sort)
#[1] 100
length(y)
#[1] 90

您可以将n的值四舍五入为整数或使用floor或ceiling个函数，例如n <- round(l * m/100)以确保您不会尝试删除例如x的2.3元素。

另一种方法：

m <- 5 # percentage to be deleted from each side
l <- length(x_sort)
n <- round(l * m/100)
y2 <- x_sort[seq.int(n+1L, l-n, 1L)]

他们会退回吗？

all.equal(y, y2)
#[1] TRUE

从已排序的向量中删除值

2 个答案: