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私はRを初めて使用します。累積度数と相対度数を使用して、（本のように）単純な度数分布表を生成する必要があります。

だから私は次のようないくつかの単純なデータから生成したい

> x
[1] 17 17 17 17 17 17 17 17 16 16 16 16 16 18 18 18 10 12 17 17 17 17 17 17 17 17 16 16 16 16 16 18 18 18 10
[36] 12 15 19 20 22 20 19 19 19

次のようなテーブル：

            frequency  cumulative   relative
(9.99,11.7]    2            2       0.04545455
(11.7,13.4]    2            4       0.04545455
(13.4,15.1]    1            5       0.02272727
(15.1,16.9]   10           15       0.22727273
(16.9,18.6]   22           37       0.50000000
(18.6,20.3]    6           43       0.13636364
(20.3,22]      1           44       0.02272727

シンプルなはずなのに、どうしたらいいのかわからない。

このコードを使用していくつかの結果が得られました：

factorx <- factor(cut(x, breaks=nclass.Sturges(x)))
as.matrix(table(factorx))
4

5 に答える 5

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あなたは近いです！これを簡単にする関数がいくつかあります。つまりcumsum()、とprop.table()です。これが私がおそらくこれをまとめる方法です。私はいくつかのランダムなデータを作成しますが、ポイントは同じです：

#Fake data
x <- sample(10:20, 44, TRUE)
#Your code
factorx <- factor(cut(x, breaks=nclass.Sturges(x)))
#Tabulate and turn into data.frame
xout <- as.data.frame(table(factorx))
#Add cumFreq and proportions
xout <- transform(xout, cumFreq = cumsum(Freq), relative = prop.table(Freq))
#-----
      factorx Freq cumFreq   relative
1 (9.99,11.4]   11      11 0.25000000
2 (11.4,12.9]    3      14 0.06818182
3 (12.9,14.3]   11      25 0.25000000
4 (14.3,15.7]    2      27 0.04545455
5 (15.7,17.1]    6      33 0.13636364
6 (17.1,18.6]    3      36 0.06818182
7   (18.6,20]    8      44 0.18181818
于 2012-06-22T01:07:06.640 に答える
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基本機能tableは、そこcumsumにprop.table到達するはずです。

 cbind( Freq=table(x), Cumul=cumsum(table(x)), relative=prop.table(table(x)))
   Freq Cumul   relative
10    2     2 0.04545455
12    2     4 0.04545455
15    1     5 0.02272727
16   10    15 0.22727273
17   16    31 0.36363636
18    6    37 0.13636364
19    4    41 0.09090909
20    2    43 0.04545455
22    1    44 0.02272727

cbindと列の名前を好みに合わせて使用​​すると、将来的にはこれが非常に簡単になるはずです。table関数からの出力は行列であるため、この結果も行列になります。これが何か大きなもので行われている場合、これを行う方が効率的です。

tbl <- table(x)
cbind( Freq=tbl, Cumul=cumsum(tbl), relative=prop.table(tbl))
于 2012-06-22T01:44:14.763 に答える
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あらかじめパッケージ化されているものをお探しの場合はfreq()、パッケージの関数を検討してdescrください。

library(descr)
x = c(sample(10:20, 44, TRUE))
freq(x, plot = FALSE)

または、累積パーセントを取得するには、ordered()関数を使用します

freq(ordered(x), plot = FALSE)

「累積度数」列を追加するには：

tab = as.data.frame(freq(ordered(x), plot = FALSE))
CumFreq = cumsum(tab[-dim(tab)[1],]$Frequency)
tab$CumFreq = c(CumFreq, NA)
tab

データに欠落している値がある場合、有効なパーセント列がテーブルに追加されます。

x = c(sample(10:20, 44, TRUE), NA, NA)
freq(ordered(x), plot = FALSE)
于 2012-06-22T02:20:28.397 に答える
1

さらに別の可能性：

 library(SciencesPo)
    x = c(sample(10:20, 50, TRUE))
    freq(x)
于 2015-07-15T02:38:47.040 に答える
-1

私の提案は、アグリコラパッケージをチェックすることです...それをチェックしてください：

library(agricolae)

weight<-c( 68, 53, 69.5, 55, 71, 63, 76.5, 65.5, 69, 75, 76, 57, 70.5,
+ 71.5, 56, 81.5, 69, 59, 67.5, 61, 68, 59.5, 56.5, 73,
+ 61, 72.5, 71.5, 59.5, 74.5, 63)

h1<- graph.freq(weight,col="yellow",frequency=1,las=2,xlab="h1")

print(summary(h1),row.names=FALSE)
于 2015-10-15T15:56:11.010 に答える