Если вы начинающий аналитик данных или опытный специалист по данным, понимание квартилей и их расчетов необходимо для эффективного анализа данных. В этой статье блога мы погрузимся в мир квартилей в R, изучая различные методы расчета квартилей и попутно предоставляя примеры кода. Итак, приступим и освоим расчеты квартилей в R!

Метод 1: использование функции quantile():
R предоставляет встроенную функцию quantile()для расчета квартилей. Допустим, у нас есть числовой вектор с именем data, содержащий наш набор данных. Мы можем использовать quantile(data, probs = c(0.25, 0.5, 0.75))для вычисления первого, второго и третьего квартилей соответственно.

data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
quartiles <- quantile(data, probs = c(0.25, 0.5, 0.75))

Метод 2: использование функции Fivenum():
Еще одна удобная функция для расчета квартилей — fivenum(). Он возвращает минимум, первый квартиль, медиану, третий квартиль и максимум данного набора данных.

data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
quartiles <- fivenum(data)[2:4]

Метод 3: использование функции summary():
Функция summary()предоставляет краткую сводку набора данных, включая информацию о квартилях. По умолчанию отображается минимум, 1-й квартиль, медиана, среднее значение, 3-й квартиль и максимум.

data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
summary(data)$quantiles

Метод 4. Использование функции boxplot.stats():
Функция boxplot.stats()вычисляет квартили вместе с другой полезной статистикой для создания коробчатых диаграмм. Он возвращает список, содержащий различную информацию, включая квартили.

data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
quartiles <- boxplot.stats(data)$stats[2:4]

Метод 5. Использование пакета Hmisc.
Пакет Hmisc в R предоставляет функцию Hmisc::describe(), которая дает исчерпывающую сводку набора данных, включая информацию о квартилях.

install.packages("Hmisc")  # Install the Hmisc package
library(Hmisc)
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
describe(data)$quantiles

В этой статье мы рассмотрели несколько методов расчета квартилей в R. Мы рассмотрели встроенные функции, такие как quantile(), fivenum(), summary()и boxplot.stats(), а также функцию describe()пакета Hmisc. Эти методы предоставляют различные способы получения информации о квартилях в зависимости от ваших конкретных потребностей. Освоив квартильные расчеты в R, вы получите мощные инструменты для эффективного анализа данных и статистического исследования.

Не забудьте поэкспериментировать с этими методами на собственных наборах данных, чтобы глубже понять квартили и их значение в анализе данных. Приятного кодирования!