При работе с данными одной из общих задач является анализ распределения значений по различным ячейкам или категориям. В R создание таблицы частот интервалов позволяет быстро суммировать и визуализировать это распределение. В этой статье мы рассмотрим несколько методов создания таблицы частот интервалов в R, используя простые разговорные объяснения и практические примеры кода.

Метод 1: использование функции cut()
Функция cut()в R — это мощный инструмент для создания интервалов и классификации данных на основе определенных интервалов. Вот пример, демонстрирующий, как использовать cut()для создания таблицы частот интервала:

# Generate random data
data <- rnorm(100)
# Create bins with the cut() function
bins <- cut(data, breaks = seq(-3, 3, by = 1))
# Generate the bin frequency table
freq_table <- table(bins)
print(freq_table)

Метод 2: использование функции hist().
Другой подход к созданию таблицы частот интервала — использование функции hist(), которая создает гистограмму и возвращает частоту. учитывается для каждого контейнера. Вот пример:

# Generate random data
data <- rnorm(100)
# Create a histogram and retrieve the frequency counts
hist_data <- hist(data, breaks = seq(-3, 3, by = 1), plot = FALSE)
# Extract the frequency counts from the histogram object
freq_table <- hist_data$counts
print(freq_table)

Метод 3: использование функции cut2()из пакета Hmisc
Пакет Hmiscпредоставляет альтернативную функцию под названием cut2(), что обеспечивает большую гибкость при создании интервалов на основе квантилей. Вот пример:

# Install and load the Hmisc package
install.packages("Hmisc")
library(Hmisc)
# Generate random data
data <- rnorm(100)
# Create bins using the cut2() function
bins <- cut2(data, g = 5)
# Generate the bin frequency table
freq_table <- table(bins)
print(freq_table)

В этой статье мы рассмотрели три различных метода создания таблицы частот интервалов в R. С помощью функции cut(), функции hist()или cut2()из пакета Hmisc, вы можете легко анализировать распределение значений в ваших данных. Эти методы предоставляют вам возможность определять интервалы на основе интервалов или квантилей, что позволяет получить ценную информацию из ваших данных.