quantile

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ore.groupApply를 사용하여 odd R 데이터 유형을 생성하는 quantile 함수

ore.groupApply() 내에서 quantile() 함수를 잘못 사용할 수 있다고 생각하지만 잘못된 점을 파악할 수 없습니다. median()을 사용하면 기대했던대로 모든 것이 작동합니다. 그러나 quantile()을 사용하면 각 항목에 대한 5 개의 개별 번호에 액세스 할 수없는 데이터 구조가 복원됩니다. quant_results <- ore.gro

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Poisson을 이론적 인 분포로 만드는 Q-Q 플롯을 만드는 방법

관찰 된 데이터가 푸 아송 분포에 맞는지 확인하려면 Q-Q 플롯을 만들어야합니다. df = read.table(text = 'Var1 Freq 1975 10 1976 12 1977 9 1978 14 1979 14 1980 11 1981 8 1982 7 1983 10 1984 8 1985 12 1986 9 1987 10 1988 9

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플롯에서 R 표시 양자점

this link과 같이이 플롯에서 여러 개의 quantile을 지적하고자합니다. x <- rnorm(1000,0,1) me <- mean(x) s <- sd(x) y <- 1/sqrt(2*pi)/s*exp(-(x-me)^2/2/s/s) sx <- sort(x) n <- seq(1, length(sx),1) Px <- (3*n-1)/(3*le

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Shiny : "quantile"이 반응적인 환경에서 작동하지 않습니다.

quantile을 쓰고있는 Shiny 앱에서 사용자 지정 변수의 백분위 수를 사용하는 데 문제가 있습니다.이 백분위 수 값을 사용하여 히스토그램 출력. 관련 질문에 대한 답변에서 제안 된 수정 사항을 시도했지만 반응성, 변수 유형 및 NAS와 관련된 다른 오류가 계속 발생합니다 (비록 내가 na.rm = TRUE 임에도 불구하고). 이 예제는 더 복잡한 앱

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R cut2 대 quantile 함수

누구나 R의 quantile 함수와 HMISC 패키지의 cut2 함수의 차이점을 말해 줄 수 있습니까? 나는이 분위가 4 분위수를 지정하는 9 가지 다른 방법이 있다는 것을 알고 있습니다. 그러나 cut2 (mydata, g = 4) 함수를 사용할 때 출력되는 4 분위수는 quantile 함수 출력에 해당하지 않습니다. 도움을 주시면 감사하겠습니다. 미리

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사용 cut2는

큰 N이 (말 2e6)는 Hmisc 패키지의 cut2 함수가 에러를 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) * n

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래스터 패키지의 초점 함수가있는 올바르지 않은 로컬 분위수

래스터 R 패키지로 로컬 분위수를 계산하려고합니다. 그러나 현명한 결과를 낼 수는 없습니다. 이 홀수 결과 생성 최소한 예이다가 library(raster) set.seed(100) n <- 5 # create a raster object r <- raster::raster(matrix(rnorm(n^2),n,n)) # create a wei

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boxplot을 사용하여 outlier가 감지되지 않음

quantiles 및 1.5 * IQR을 사용하여 데이터 프레임에서 특이점을 확인하려고합니다. boxplot 함수를 사용하여 결과 값을 quantiles 및 iqr을 사용하여 계산 된 값과 비교했습니다. 두 가지 방법의 차이점을 알 수 있습니다. boxplot 방법은 Q1-1.5 * IQR, Q3 + 1.5 * IQR 계산보다 낮은 outlier를 감지합니

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변수의 각 사 분위에 생존 모델을 맞추는 방법은 무엇입니까?

데이터 집합에있는 한 변수의 각 사 분위에 생존 모델을 맞추려고했습니다. 예를 library(survival) datalung <- lung attach(datalung) fit<- survfit(Surv(time,status) ~ quantile(age)[2:5],type = "kaplan-meier") 로 survival 패키지로 제공 런지 암

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왜 spark에서 hiveContex를 사용하는 quantile 계산이 매우 느린가요?

색조를 사용하여 10GB CSV 파일을 사용하여 하이브 테이블을 만들었습니다. 그런 다음 SQL 쿼리를 실행하려고했습니다. 데이터를 처리하는 동안 2 시간 이상 긴 시간 동안 말하고 있습니다. 아무도 이것이 스파크 문제인지 여부를 말해 줄 수 있습니까 ?? 또는 나는 틀린 무엇인가했다. 나는 실행자, 코어 및 executor 메모리의 수를 변경하는 것과 같