R

R의 cut () 함수는 데이터에 동일한 크기의 빈을 만듭니다 (기본적으로). 해당 bin.

한 마디처럼 들리면 걱정하지 마십시오. 몇 가지 예를 들어 보면이 사실이 현실화되어야합니다.

잘라 내기를 사용하여 고정 된 수의 하위 그룹을 만드는 방법

cut ()의 사용법을 설명하기 위해 내장 된 데이터 세트 상태를 살펴보십시오. x77, 미국의 각 주마다 여러 열과 행이있는 배열:

당신은 프로스트 (Frost) 란과 함께 일하기를 원합니다. 이 열을 추출하려면 다음을 시도하십시오.

>> 서리 머리 (서리, 5) Alabama Alaska Arizona Arkansas 캘리포니아 20 152 15 65 20

이제 이름이 지정된 숫자 벡터 인 frost라는 새 개체가 생겼습니다. 이제 cut ()을 사용하여 데이터에 세 개의 bin을 만듭니다. >> cut (frost, 3, include. lowest = TRUE) [1] [-0. 188, 62.6] (125, 188) [-0.18,82.6] (62.6, 125) [-0.1188.66] (125.188) (125, 188 (62, 6, 125) … [125, 188] (62, 6, 125) [-0.188, 62.6] (62, 6, 125] [49] (125, 188) 125, 188] 레벨: [-0. 188, 62. 6] (62. 6, 125) (125, 188)

결과는 3 레벨의 요소이다. 하지만 수학 집합 표기법에서 쓰레기통의 경계가 무엇인지 알려줍니다. 예를 들어, 첫 번째 구획에는 -0.188과 62.8 일 사이에 서리가있는 상태가 포함됩니다.

인수는 다음을 포함합니다.

사실, 물론,. = TRUE to cut ().이 인수의 기본값은 include. lowest = FALSE이며, 이로 인해 R이 데이터의 가장 낮은 값을 무시하는 경우가 있습니다.

잘라 내기에 레이블을 추가하는 방법

레벨 이름은 사용자 친화적이지 않으므로 l을 사용하여 더 나은 이름을 지정하십시오 abels 인수: >> cut (서리, 3, 포함. 가장 낮음 = 낮음, 낮음 = 낮음, 낮음 = 낮음, 낮음 = 높음, 낮음 = 높음, 낮음 = 높음, 낮음 = 높음, 낮음 = 낮음, 높음 =

이제 서리의 일수에 따라 주를 낮음, 중간 및 높음으로 분류하는 요인이 있습니다.

표를 사용하여 관측 수를 계산하는 방법

분석의 한 가지 흥미로운 점은 각 괄호에 몇 개의 주가 포함되어 있는지 계산하는 것입니다. table () 함수로이를 수행 할 수 있습니다.이 함수는 요소의 각 수준에서 관측 수를 단순히 계산합니다.

>> x 표 (x) x 낮은 중간 높음 11 19 20