R에서 quantreg 패키지를 사용하여 quantile 회귀 모델을 계산했습니다. 이 모델에서 종속 변수 (Y)는 NAS_DELAY이고 독립 변수 (Xs)는 SEANSON1TO4, SEANSON2TO4, SEANSON3TO4입니다. 모델이다 NAS_DELAY=aSEANSON1TO4+bSEANSON2TO4+cSEANSON3TO4+d
SEANSON1TO4
mm/d 단위로 제공되는 강수량 데이터에 대해 정확한 기상 데이터 분석을 수행하고 있습니다. 필자는 maximum likelihood method를 사용하여 일반화 된 Pareto 분포의 매개 변수를 추정하기 위해 임계치 초과 접근법을 사용하고 있습니다. 목표는 일일 강수량에 대한 몇 가지 반환 수준 (즉, 2, 5, 10, 20, 50, 100 년 이벤트
nlrq() (quantreg 패키지)으로 비선형 quantile 회귀 모델에 적합하도록 노력했습니다. 하지만 그 기능은 시작 값에 매우 민감하다는 것을 알게되었습니다. 그래서 자기 시동 장치 SSexp()을 사용하려고했습니다. 내가 읽은 바로는 nls()을 위해 만든 자체 시동기 기능도 함께 작동합니다. 하지만 다음과 같은 오류 메시지가 점점 오전 모든
) 원시 데이터의 산점도를 만들었습니다. quantile 선에 대한 방정식은 y = 10^a * x^b의 형식을 취합니다. (quantile의 방정식은 볼 때 로그 변환되고 무의미하다. 이 형식의 함수를 원시 데이터의 산점도에 어떻게 추가합니까? 올바른 방법을 찾기 위해 용어를 모르는 것이 문제라고 생각합니다.
다음 코드를 사용하여 "qaurtile"열을 만들었지 만 각 팀 내의 사 분위수를 나타내는 "quartile_team"이라는 열을 만들고 싶습니다. 나는 이것을하는 방법을 이해할 수 없다. 도움말은 폴 # generate dataset
teams <- c(rep("East", 6), rep("West", 8), rep("North", 7), rep("So
데이터 컬럼에 대한 quantile을 계산하는 f}에 대한 많은 조언이 있지만, 다른 필드에 기초한 quantile이 속한 각 데이터 포인트에 레이블을 지정하려고합니다. 슈퍼 간단한 예 : pink<-data.frame(matrix(rnorm(20),nrow=100))
pink$color<-c("pink")
red<-data.frame(matrix(rn
I 현재 R에 ggplot을 사용하여 다음과 같은 그래프를 생성 : 데이터는 세 개의 열 단일 dataframe에 저장된 : PDF (Y 축 플롯 위에서), mids (x) 및 데이터 세트 이름. 이것은 히스토그램에서 생성됩니다. 내가 + geom_line(stat="vline", xintercept="mean")하지만 물론 사용하려고 : 는 내가 뭘 원하
R Studio에서 tapply() 내에 quantile()을 중첩시킬 수 있습니까? 을 감안할 때 는 : tapply(data$x,data$y, quantile)
이 작동하지만, 표준 퀸 타일을 제공합니다. 맞춤 퍼센타일을 선택하고 싶습니다. 위의 스크립트 줄에 아래 (아래)와 같은 내용을 어떻게 병합 할 수 있습니까? 나는이 병합하려고하면 quant
한다고 가정을 찾기 위해 어떻게 벡터가 : x <- c(1,2,4,6,7,8)
을 내가 벡터 x의 10 분위수를 발견하고 싶습니다. 나는 quantile 함수를 사용하고있다. 하지만 내가 지나쳐야하는 것처럼 혼란 스럽습니다. quantile(x, c(0.1))
그런 다음 10 백분위 수를 반환합니까? 반드시 양분 할 필요는 없습니까?
에 값 Interquantile의 목록을 얻으려면 어떻게 는 임의의 데이터 집합을 가지고 : data = rnorm(100)
내가이 데이터 값의 최대 5 %의 목록을 얻을 싶어요. 시도한 경우 : quantile(data, .95)
... 그러면 95 백분위 수에서 단일 값을 얻습니다. 내가하려고하면 : 데이터 집합에서 가장 큰 값과 95 %의 값