quantile

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R에 표시된 값으로 상자 플라워를 여러 개 만드는 방법? 지금 나는이 boxplot(Data_frame[ ,2] ~ Data_frame[ ,3], ) text(y=fivenum(Data_frame$x), labels =fivenum(Data_frame$x), x=1.25) 을 사용하려고하지만 첫 번째 상자 그림 값이이 코드 boxplot(Data_fr

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R에서 십진수의 자동 병합을 피하는 방법은 무엇입니까?

저는 R이 처음이에요. 저는이 문제에 대해 꽤 오랜 시간을두고 있습니다. 'dplyr'패키지를 사용하여 십진수 또는 4 분위수를 만들려고 할 때마다 십진수가 더 적은 수의 그룹으로 병합됩니다. Like 나는 10 개 그룹을 원하지만 6, 4 또는 때로는 3 개 밖에 얻지 못합니다. 덜 데이터가 있으면 R이 작은 십진법을 그룹화/병합하려고합니다. 하지만이 문

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R의 잘라 내기 및 잘라 내기가 0을 포함하지 않음

첫 번째, 세 번째 및 네 번째 분위 (즉, 0-25 %, 25 % -75 %, 75 % - 100 %). 다음 코드를 사용했지만 0은 비닝에 포함되지 않습니다. 그들은 NA로 표시됩니다. rawdata1$usage4 <- cut(rawdata1$Usage_Percentage, breaks = quantile(rawdata1$Usage_Perce

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quantile regression의 계수에 양/음의 제한 적용

quantreg 패키지에서 penalized quantile regression을 수행 할 수 있습니다. 통계적으로 의미가 있다고 여겨지는 변수를 선택하는 것은 "쉽다". 그러나 계수에 대한 제한을 적용하는 것을 고려할 때 : 즉, 엄격히 양수/음수가되도록 (그렇지 않으면 0이 될 수 있습니다.) 어떻게 완료되었는지를 파악할 수 없었습니다. 내가 지금까지

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Dplyr은 그룹 단위로 의미하고 각각에 대한 quantile은

dplyr에 문제가 있거나 Quantile 부분의 코드를 작성하는 방법을 알 수 없습니다. 은 내가 X와 Y에 의해 그룹에 원하는 데이터를, 각 그룹 dmean %>% group_by(x,y) %>% summarise(mean=mean(a)) 이 부분 작업, 아무 문제의 수단을 계산합니다. 각 그룹의 최저 10 % 및 최고 10 % 백

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R quantit 모델은 quantiles를 재생하지 않습니다. 이유가 무엇입니까?

quantreg 패키지를 사용하여 quantiles 및 해당 신뢰 구간을 예측합니다. 예측 된 분위수가 quantile()을 사용하여 데이터에서 직접 계산 된 분위수와 다른 이유를 이해할 수 없습니다. library(tidyverse) library(quantreg) data <- tibble(data=runif(10)*10) qr1 <- rq(fo

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xarray 데이터 세트의 groupby에 대한 quantile 메소드

저는 고전적인 xarray 데이터 세트를 가지고 있습니다. 이들은 월별 데이터 (월간 데이터 38 년)입니다. 매월 별개의 값을 계산하는 데 관심이 있습니다. 내가 사용하는 각 달의 평균하려는 경우 <xarray.Dataset> Dimensions: (lat: 26, lon: 71, time: 456) Coordinates: * lat (

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d3.quantile이 Q1을 잘못 계산하는 것 같습니다.

24 개의 숫자로 정렬 된 배열을 d3.quantile에 지정하고 첫 번째 사 분위 값을 계산하도록 요청합니다. 배열은 6 개의 값으로 구성된 네 개의 그룹으로 균등하게 나눌 수 있기 때문에, 결과는 arr [5]와 arr [6]의 평균이 될 것이라는 가정이있었습니다. var arr = [89.7, 93.2, 94, 94.3, 94.5, 95.4, 95.9

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R : 데이터 drame의 그룹에 대한 값을 99 퀀텀 아래로 유지

그룹 및 값이있는 데이터 프레임이 있습니다. 첫째, 그룹당 99 % quantile을 계산합니다. 이제 모든 그룹에 대해 99 % 퀀 타이 트 이상의 값을 제거하려고합니다. 개별 그룹 quant<-aggregate(df$value, by = list(df$group), FUN = quantile, probs = 0.99) > quant Grou

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R의 퀀트가 상위 백분율보다 위에 있습니다.

상위 1 % 이상인 샘플 데이터의 양분을 계산하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까? quantile (X, 0.99)가 99 %가 그 아래에 있다는 샘플 값을 가져올 것이라고 이해합니다. 감사