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?
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我还不能投票,但Rasmus Bååth的答案是我一直在寻找的。 但是,我将稍微修改一下,允许将分布限制在0到1之间。
estimate_mode <- function(x,from=min(x), to=max(x)) {
d <- density(x, from=from, to=to)
d$x[which.max(d$y)]
}
我们知道你可能根本不想约束你的分布,那么设置from=-"BIG NUMBER", to="BIG NUMBER"
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另一个可能的解决方案:
Mode <- function(x) {
if (is.numeric(x)) {
x_table <- table(x)
return(as.numeric(names(x_table)[which.max(x_table)]))
}
}
用法:
set.seed(100)
v <- sample(x = 1:100, size = 1000000, replace = TRUE)
system.time(Mode(v))
输出:
user system elapsed
0.32 0.00 0.31
这个黑客应该工作良好。给你的值以及模式的计数:
Mode <- function(x){
a = table(x) # x is a vector
return(a[which.max(a)])
}
有一个包谦和提供单变量单模态(有时是多模态)数据的模态估计和通常概率分布的模态值。
mySamples <- c(19, 4, 5, 7, 29, 19, 29, 13, 25, 19)
library(modeest)
mlv(mySamples, method = "mfv")
Mode (most likely value): 19
Bickel's modal skewness: -0.1
Call: mlv.default(x = mySamples, method = "mfv")
欲了解更多信息,请参阅本页
你也可以在CRAN任务视图:概率分布中寻找“模式估计”。已经提出了两个新的一揽子计划。
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)
}
为了生成模式,我写了下面的代码。
MODE <- function(dataframe){
DF <- as.data.frame(dataframe)
MODE2 <- function(x){
if (is.numeric(x) == FALSE){
df <- as.data.frame(table(x))
df <- df[order(df$Freq), ]
m <- max(df$Freq)
MODE1 <- as.vector(as.character(subset(df, Freq == m)[, 1]))
if (sum(df$Freq)/length(df$Freq)==1){
warning("No Mode: Frequency of all values is 1", call. = FALSE)
}else{
return(MODE1)
}
}else{
df <- as.data.frame(table(x))
df <- df[order(df$Freq), ]
m <- max(df$Freq)
MODE1 <- as.vector(as.numeric(as.character(subset(df, Freq == m)[, 1])))
if (sum(df$Freq)/length(df$Freq)==1){
warning("No Mode: Frequency of all values is 1", call. = FALSE)
}else{
return(MODE1)
}
}
}
return(as.vector(lapply(DF, MODE2)))
}
让我们试试吧:
MODE(mtcars)
MODE(CO2)
MODE(ToothGrowth)
MODE(InsectSprays)