[R]stats::quantile() : 標本の分位点を求める関数

概要

quantile()は引数で指定された分位点(0~1の確率で指定する)に対応する標本分位点(sample quantiles)を返すジェネリック関数である。観察された最小値は確率0に、 最大値は確率1に対応する。

使用法

quantile(x, ...)

## Default S3 method:quantile(x, probs = seq(0, 1, 0.25), na.rm = FALSE, names = TRUE, type = 7, ...)

引数

x 分位点を求める対象となるデータ(数値型ベクトル)。あるいはquantile()関数が定義されているクラスのオブジェクト。詳細はヘルプ参照。na.rm引数にTRUEを指定する場合を除き、数値型ベクトルにNAおよびNaNが含まれることは許されない。

probs [0,1]の範囲の確率を表す数値型ベクトル。この範囲より最大 2e-14 まで外側の値は許容されており、最も近い端点(endpoint)に移動される。

na.rm 論理値。欠損値の扱いを指定する。TRUEならNAおよびNaNは分位点を計算する前にデータから除去される。

names 論理値; if true, the result has a names attribute. Set to FALSE for speedup with many

probs.type 分位点の計算方法には複数の定義が存在する。Rでは9種類のアルゴリズムが実装されており、どのアルゴリズムを使用するかを1~9の整数値で指定する。詳細はヘルプを参照。

 追加のオプショナル引数。

使用例


quantl> quantile(x <- rnorm(1001)) # Extremes & Quartiles by default
         0%         25%         50%         75%        100% 
-3.14147453 -0.70030002 -0.01192702  0.65477719  3.80042001 

quantl> quantile(x,  probs = c(0.1, 0.5, 1, 2, 5, 10, 50, NA)/100)
       0.1%        0.5%          1%          2%          5% 
-3.10165762 -2.51857315 -2.35378530 -2.17774355 -1.66541412 
        10%         50%             
-1.28711375 -0.01192702          NA 

quantl> ### Compare different types
quantl> p <- c(0.1, 0.5, 1, 2, 5, 10, 50)/100

quantl> res <- matrix(as.numeric(NA), 9, 7)

quantl> for(type in 1:9) res[type, ] <- y <- quantile(x,  p, type = type)

quantl> dimnames(res) <- list(1:9, names(y))

quantl> round(res, 3)
    0.1%   0.5%     1%     2%     5%    10%    50%
1 -3.102 -2.519 -2.354 -2.178 -1.665 -1.287 -0.012
2 -3.102 -2.519 -2.354 -2.178 -1.665 -1.287 -0.012
3 -3.141 -2.586 -2.377 -2.214 -1.669 -1.298 -0.018
4 -3.141 -2.586 -2.377 -2.214 -1.668 -1.297 -0.015
5 -3.122 -2.552 -2.365 -2.195 -1.667 -1.292 -0.012
6 -3.141 -2.585 -2.377 -2.213 -1.668 -1.296 -0.012
7 -3.102 -2.519 -2.354 -2.178 -1.665 -1.287 -0.012
8 -3.128 -2.563 -2.369 -2.201 -1.667 -1.293 -0.012
9 -3.126 -2.560 -2.368 -2.200 -1.667 -1.293 -0.012

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