Question

我想指定代表分位数的因子。因此我需要它们是数字。这就是我编写以下函数的原因，这基本上是我的问题的答案：

qdum <- function(v,q){

qd = quantile(v,1:(q)/q)
v = as.data.frame(v)
v$b = 0
names(v) <- c("a","b")
i=1
for (i in 1:q){

    if(i == 1)
        v$b[ v$a < qd[1]] = 1
    else
        v$b[v$a > qd[i-1] & v$a <= qd[i]] = i
}

all = list(qd,v)
return(all)

    }

你现在可能会笑:)。返回的列表包含一个变量，可用于将每个观察值分配给其对应的分位数。我现在的问题是：有更好的方法（更“本土”或“核心”）吗？我知道quantcut（来自gtools包），但至少我得到的参数，我最终只有那些不方便（？ - 至少对我来说）的阈值。

任何有助于改善的反馈都值得赞赏！

Answer 1

使用基数R，使用分位数来计算分割，然后剪切以将数字变量转换为离散：

qcut <- function(x, n) {
  cut(x, quantile(x, seq(0, 1, length = n + 1)), labels = seq_len(n),
    include.lowest = TRUE)
}

或者如果您只想要数字：

qcut2 <- function(x, n) {
  findInterval(x, quantile(x, seq(0, 1, length = n + 1)), all.inside = T)
}

Answer 2

我不确定是什么量化但我会做以下

qdum <- function(v, q) {
 library(Hmisc)
 quantilenum <- cut2(v, g=q)
 levels(quantilenum) <- 1:q
 cbind(v, quantilenum)
}

是否有更好的方法在R中创建分位数“假人”/因子？

2 个答案: