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分数として表され、降順にソートされた、さまざまなイベントの頻度のベクトルを計算しました。合計すると正確に 100 になる正の整数パーセンテージを必要とするツールに接続する必要があります。入力分布を最もよく表す方法でパーセンテージを生成したいと考えています。つまり、パーセンテージ間の関係 (比率) が入力分数の関係 (比率) に最もよく一致するようにしたいと考えています。

これらのパーセンテージを生成する関数がありますが、最適またはエレガントではないと思います。特に、「愚かな整数のトリック」に頼る前に、数値空間でより多くの作業を行いたいと考えています。

周波数ベクトルの例を次に示します。

fractionals <- 1 / (2 ^ c(2, 5:6, 8, rep(9,358)))

そして、ここに私の機能があります：

# Convert vector of fractions to integer percents summing to 100
percentize <- function(fractionals) {
  # fractionals is sorted descending and adds up to 1
  # drop elements that wouldn't round up to 1% vs. running total
  pctOfCum <- fractionals / cumsum(fractionals)
  fractionals <- fractionals[pctOfCum > 0.005]

  # calculate initial percentages
  percentages <- round((fractionals / sum(fractionals)) * 100)

  # if sum of percentages exceeds 100, remove proportionally
  i <- 1
  while (sum(percentages) > 100) {
    excess <- sum(percentages) - 100
    if (i > length(percentages)) {
      i <- 1
    }
    partialExcess <- max(1, round((excess * percentages[i]) / 100))
    percentages[i] <- percentages[i] - min(partialExcess,
                                           percentages[i] - 1)
    i <- i + 1
  }

  # if sum of percentages shorts 100, add proportionally
  i <- 1
  while (sum(percentages) < 100) {
    shortage <- 100 - sum(percentages)
    if (i > length(percentages)) {
      i <- 1
    }
    partialShortage <- max(1, round((shortage * percentages[i]) / 100))
    percentages[i] <- percentages[i] + partialShortage
    i <- i + 1
  }

  return(percentages)
}

何か案は？

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これはどう？100 になるように変数を再スケーリングしますが、丸めによって 99 になると、最大頻度に 1 が追加されます。

fractionals <- 1 / (2 ^ c(2, 5:6, 8, rep(9,358)))
pctOfCum <- fractionals / cumsum(fractionals)
fractionals <- fractionals[pctOfCum > 0.005]

bunnies <- as.integer(fractionals / sum(fractionals) * 100) + 1
    bunnies[bunnies > 1] <- round(bunnies[bunnies > 1] * (100 -  
    sum(bunnies[bunnies == 1])) / sum(bunnies[bunnies > 1]))
if((sum(bunnies) < 100) == TRUE) bunnies[1] <- bunnies[1] + 1

> bunnies
[1] 45  6  3  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  
1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1
于 2014-06-26T21:03:47.433 に答える