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解释R中的Quantile()函数
我整日都被R分位数功能迷住了。 我对分位数的工作方式有一个直观的了解,并且统计数据中有MS,但是天哪,它的文档使我感到困惑。 从文档: Q [i](p)=(1-伽玛)x [j] +伽玛x [j + 1], 到目前为止,我已经接受了。对于类型i分位数,它是x [j]和x [j + 1]之间的插值,基于一些神秘的常数伽玛 其中1 <= i <= 9(jm)/ n <= p <(j-m + 1)/ n,x [j]是j阶统计量,n是样本大小,m是确定的常数根据样本分位数类型。在此,γ取决于g = np + mj的小数部分。 那么,如何计算j?米? 对于连续样本分位数类型(4到9),可以通过在k阶统计量和p(k)之间进行线性插值来获得样本分位数: p(k)=(k-alpha)/(n-alpha-beta +1),其中α和β是由类型确定的常数。此外,m =α+ p(1-α-β),且γ= g。 现在我真的迷路了。p,以前是一个常数,现在显然是一个函数。 因此,对于类型7分位数,默认值为... 7型 p(k)=(k-1)/(n-1)。在这种情况下,p(k)=模式[F(x [k])]。由S使用。 有人要帮我吗?特别是,我对p是函数和常数的概念感到困惑,到底m是什么,现在要为某个特定p计算j 。 我希望基于此处的答案,我们可以提交一些经过修订的文档,以更好地解释此处的情况。 Quantile.R源代码 或类型:Quantile.default
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