2016-09-14 9 views
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を使用して大規模なNのために(2e6言う)Hmiscパッケージ内cut2機能は、私は、私のデータの分位数を取得しようとしているエラー大きなNのためHmiscパッケージにCUT2

y = cut2(rnorm(2000000,0,1),m=sqrt(2000000)) 

Error in if (cj == upper) next : missing value where TRUE/FALSE needed 
In addition: Warning message: 
In (1:g) * nnm : NAs produced by integer overflow 

を投げるようですmは各分位点を指し、各分位点の終点も記録する。 cut2これを行いますが、大型の場合はそれほどうまくいかないN。より良い選択肢はありますか?

答えて

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これは何ですか?

cut3 = function(x, m) { 
    p = seq(0, 1, by = m/length(x)) 
    q = quantile(x, probs = p, names = F) 
    result = cut(x, breaks = q) 
} 

テストそれアウト:

x = rnorm(2e6) 
m = sqrt(2e6) 
qq = cut3(x, m) 
summary(as.numeric(table(qq))) 
# Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. 
# 1414 1414 1414 1414 1414 1415 
head(qq) 
# [1] (0.4757,0.4779] (-1.021,-1.018] (0.4325,0.4344] (1.376,1.381] (-2.156,-2.138] (0.1215,0.1233] 
# 1414 Levels: (-4.964,-3.196] (-3.196,-2.981] (-2.981,-2.86] (-2.86,-2.766] (-2.766,-2.696] (-2.696,-2.637] ... (3.145,3.607] 
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私が見始めているとして、いくつかのわずかな違いがあります。 'cut2'は各ビンの観測の最小数として' m'を使いますが、 'cut3'は各ビンに厳密に同じ観測数を強制します。後者は、いくつかの観察結果が容器に入れられない結果となる。これを 'quantile'と' cut'で変えることは可能ですか? – stats134711

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