quantile

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私はRの新人です。私はかなりの時間からこの問題に直面してきました。「dplyr」パッケージを使用してデシルまたは四分位を作成しようとするたびに、デシルがより少ないグループにマージされます。 Like 私は6、4、時には3になるのに対し、私は10の異なるグループが欲しいです。小さいデシルをグループ化/マージしようとします。しかし、私はこの問題を避けたいです。助けてください！ありがとうございま

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分位数に従ってデータセットをフィルタリングする方法

次のコードでは、95番目の分位点よりも優れた観測結果のみをどのように保つことができますか？ data test; input business_ID $ count; datalines; 'busi1' 2 'busi1' 10 'busi1' 4 'busi2' 1 'busi3' 2 'busi3' 1 ; run; proc sort data = test;

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Rのカットと分位数が0を含まない

第1、第3、第4分位点（つまり、0〜25％、25〜75％、75％〜75％）に基づいてRの列から数値データをビンしようとしています。 100％）。私は以下のコードを使用しましたが、ゼロはビニングに含まれません。それらはNAとして示されています。 rawdata1$usage4 <- cut(rawdata1$Usage_Percentage, breaks = quantile(rawd

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分位回帰の係数に正/負の制約を適用する

パッケージquantregでは、ペナルティ化された分位回帰を実行できます。統計的に有意であるとみなされた変数を選択することは "容易"である。しかし、係数に拘束を適用することを検討したとき、すなわち厳密には正/負である（そうでなければゼロになる）と考えられたとき、それはどのように行われたのか分かりませんでした！私が今までに持っているコードは、次のとおりです。 quant<-c(0.4,0.5,0.

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Dplyrがグループ単位で意味し、それぞれの分位数を表します

dplyrに問題があります。分位部分を正しくコーディングする方法がわかりません。私は、私はXとYによってグループ化するデータ、そしてこの部分の作品、各グループ内 dmean %>% group_by(x,y) %>% summarise(mean=mean(a)) する手段を数え、何の問題を持っています。各グループの最低10％と最高10％パーセンタイルを得るためにコード

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R quantumモデルは分位数を再現しません：なぜですか？

私はquantregパッケージを使用して、分位数とその信頼区間を予測しています。予測された分位数が、quantile()を使用してデータから直接計算された分位数と異なる理由を理解できません。 library(tidyverse) library(quantreg) data <- tibble(data=runif(10)*10) qr1 <- rq(formula=data ~ 1, t

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頻度データからquantileを見つけるには？

私は顧客のようなものを購入しているデータのテーブルがあるとします。 Customer|Price|Quantity Sold a | 200 | 3.3 b | 120 | 4.1 c | 040 | 12.0 d | 030 | 16.76 これは、同じのために販売し、顧客、価格、および数量と、データのテーブルの粗製の表現であると考えられます製品。この情報の購入価格の中央値

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xarrayデータセットのgroupby上の分位法

私は古典的なxarrayデータセットを持っています。これは毎月のデータ（38年間の月次データ）です。私は毎月の分位値を別々に計算することに興味があります。例えば <xarray.Dataset> Dimensions: (lat: 26, lon: 71, time: 456) Coordinates: * lat (lat) float32 25.0 26.0 27.0 2

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R：データdrameのグループの値を99 quantil未満に保ちます。

グループと値を持つデータフレームがあります。まず、グループあたり99％の分位数を計算します。今、私はすべてのグループの99％分位以上の値を削除したいと思います。私は低い値を選択するために、変位値のベクトルを適用しようとした個々のグループ quant<-aggregate(df$value, by = list(df$group), FUN = quantile, probs = 0.99) >

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分数回帰からスプラインに信頼区間を追加する

quantale回帰に合うようにquantregを使い、x値（分位数）に基づいていくつかのノットを追加しました。私は今これをプロットし、信頼区間も持っています。それをどうするかわからない。ここでは再現例です。 #create data x <- seq(0,100,length.out = 100) sig <- 0.1 + 0.05*x b_0 <- 6