计算[R]中名义和连续变量的模式

Question

任何人都可以帮助我吗？

如果我运行：

> mode(iris$Species) 
[1] "numeric" 
> mode(iris$Sepal.Width) 
[1] "numeric" 

然后我得到"numeric"的答案

干杯

中号

Answer 1

看到?mode：mode是给你的存储模式。如果您想要最大数量的值，请使用表格。

> Sample <- sample(letters[1:5],50,replace=T) 
> tmp <- table(Sample) 
> tmp 
Sample 
a b c d e 
9 12 9 7 13 
> tmp[which(tmp==max(tmp))] 
e 
13 

请阅读帮助文件，如果功能没有做你认为应该的。

一些额外的说明：

max(tmp)是最大的tmp

tmp == max(tmp)给出了TMP的长度的逻辑向量，指示值是否等于或不为max（TMP）。

which(tmp == max(tmp))返回向量中值为TRUE的索引。您用于选择tmp中最大值的值。

查看帮助文件?which，?max和R.

Answer 2

介绍手册功能mode()用来找出对象的存储模式，在这种情况下，存储为模式"numeric"。该函数不用于查找数据集中最“频繁”的观测值，即它不用于查找统计模式。请参阅?mode以了解更多关于此功能在R中的用途以及为什么它对您的问题没有用处。

对于离散数据，工作模式是所述组中最频繁观察到的值：

> set.seed(1) ## reproducible example 
> dat <- sample(1:5, 100, replace = TRUE) ## dummy data 
> (tab <- table(dat)) ## tabulate the frequencies 
dat 
1 2 3 4 5 
13 25 19 26 17 
> which.max(tab) ## which is the mode? 
4 
4 
> tab[which.max(tab)] ## what is the frequency of the mode? 
4 
26 

对于连续数据，所述模式是在该概率密度函数（PDF）到达的数据的值最大。由于您的数据通常是一些连续概率分布的样本，我们不知道PDF，但我们可以通过直方图或通过核密度估计更好地估计它。

返回到虹膜数据，这里是从连续数据确定所述模式的一个示例：

> sepalwd <- with(iris, density(Sepal.Width)) ## kernel density estimate 
> plot(sepalwd) 
> str(sepalwd) 
List of 7 
$ x  : num [1:512] 1.63 1.64 1.64 1.65 1.65 ... 
$ y  : num [1:512] 0.000244 0.000283 0.000329 0.000379 0.000436 ... 
$ bw  : num 0.123 
$ n  : int 150 
$ call  : language density.default(x = Sepal.Width) 
$ data.name: chr "Sepal.Width" 
$ has.na : logi FALSE 
- attr(*, "class")= chr "density" 
> with(sepalwd, which.max(y)) ## which value has maximal density? 
[1] 224 
> with(sepalwd, x[which.max(y)]) ## use the above to find the mode 
[1] 3.000314 

更多信息参见?density。默认情况下，density()评估在等距位置n = 512核密度估计。如果这对您来说太粗糙，请增加评估和返回的地点数量：

> sepalwd2 <- with(iris, density(Sepal.Width, n = 2048)) 
> with(sepalwd, x[which.max(y)]) 
[1] 3.000314 

在这种情况下，它不会改变结果。