在R中，mean()和median()是标准函数，它们执行您所期望的功能。Mode()告诉您对象的内部存储模式，而不是参数中出现次数最多的值。但是是否存在一个标准库函数来实现向量(或列表)的统计模式?
当前回答
计算模式大多是在有因素变量的情况下才可以使用
labels(table(HouseVotes84$V1)[as.numeric(labels(max(table(HouseVotes84$V1))))])
HouseVotes84是在“mlbench”包中可用的数据集。
它会给出最大标签值。它更容易由内置函数本身使用，而无需编写函数。
其他回答
虽然我喜欢肯威廉姆斯简单的功能，我想检索多种模式，如果他们存在。考虑到这一点，我使用下面的函数，它返回多个模式或单个模式的列表。
rmode <- function(x) {
x <- sort(x)
u <- unique(x)
y <- lapply(u, function(y) length(x[x==y]))
u[which( unlist(y) == max(unlist(y)) )]
}
我将使用density()函数来确定一个(可能是连续的)分布的平滑最大值:
function(x) density(x, 2)$x[density(x, 2)$y == max(density(x, 2)$y)]
其中x是数据集合。注意调节平滑的密度函数的调节参数。
计算模式大多是在有因素变量的情况下才可以使用
labels(table(HouseVotes84$V1)[as.numeric(labels(max(table(HouseVotes84$V1))))])
HouseVotes84是在“mlbench”包中可用的数据集。
它会给出最大标签值。它更容易由内置函数本身使用，而无需编写函数。
可以尝试以下功能:
将数值转换为因子 使用summary()获取频率表 返回模式为频率最大的索引 转换因子回到数字，即使有超过1个模式，这个函数工作得很好!
mode <- function(x){
y <- as.factor(x)
freq <- summary(y)
mode <- names(freq)[freq[names(freq)] == max(freq)]
as.numeric(mode)
}
假设你的观测值是来自实数的类，当你的观测值是2,2,3,3时，你期望模态为2.5，然后你可以用mode = l1 + I * (f1-f0) / (2f1 -f0 - f2)来估计模态，其中l1..最频繁类的下限，f1..最频繁类的频率，f0..在最频繁类之前的类的频率，f2..在最频繁类之后的类的频率，i..分类间隔，如在1,2,3中给出:
#Small Example
x <- c(2,2,3,3) #Observations
i <- 1 #Class interval
z <- hist(x, breaks = seq(min(x)-1.5*i, max(x)+1.5*i, i), plot=F) #Calculate frequency of classes
mf <- which.max(z$counts) #index of most frequent class
zc <- z$counts
z$breaks[mf] + i * (zc[mf] - zc[mf-1]) / (2*zc[mf] - zc[mf-1] - zc[mf+1]) #gives you the mode of 2.5
#Larger Example
set.seed(0)
i <- 5 #Class interval
x <- round(rnorm(100,mean=100,sd=10)/i)*i #Observations
z <- hist(x, breaks = seq(min(x)-1.5*i, max(x)+1.5*i, i), plot=F)
mf <- which.max(z$counts)
zc <- z$counts
z$breaks[mf] + i * (zc[mf] - zc[mf-1]) / (2*zc[mf] - zc[mf-1] - zc[mf+1]) #gives you the mode of 99.5
如果你想要最频繁的级别，并且你有多个最频繁的级别，你可以得到所有的级别，例如:
x <- c(2,2,3,5,5)
names(which(max(table(x))==table(x)))
#"2" "5"
