Comment générer un tableau de fréquences dans R avec la fréquence cumulée et de la fréquence relative

Je suis nouveau avec R. j'ai besoin de générer un simple Tableau de Fréquences (comme dans les livres) avec la fréquence cumulée et de la fréquence relative.

Je tiens donc à générer à partir des données simples comme

> x
[1] 17 17 17 17 17 17 17 17 16 16 16 16 16 18 18 18 10 12 17 17 17 17 17 17 17 17 16 16 16 16 16 18 18 18 10
[36] 12 15 19 20 22 20 19 19 19

une table:

            frequency  cumulative   relative
(9.99,11.7]    2            2       0.04545455
(11.7,13.4]    2            4       0.04545455
(13.4,15.1]    1            5       0.02272727
(15.1,16.9]   10           15       0.22727273
(16.9,18.6]   22           37       0.50000000
(18.6,20.3]    6           43       0.13636364
(20.3,22]      1           44       0.02272727

Je sais qu'il doit être simple, mais je ne sais pas comment.

J'ai obtenu des résultats à l'aide de ce code:

factorx <- factor(cut(x, breaks=nclass.Sturges(x)))
as.matrix(table(factorx))

InformationsquelleAutor eloyesp | 2012-06-22

25

Vous êtes près! Il y a quelques fonctions qui le rendra facile pour vous, à savoir cumsum() et prop.table(). Voici comment je devrais sans doute mettre cela ensemble. Je fais quelques données aléatoires, mais le point est le même:
```
#Fake data
x <- sample(10:20, 44, TRUE)
#Your code
factorx <- factor(cut(x, breaks=nclass.Sturges(x)))
#Tabulate and turn into data.frame
xout <- as.data.frame(table(factorx))
#Add cumFreq and proportions
xout <- transform(xout, cumFreq = cumsum(Freq), relative = prop.table(Freq))
#-----
      factorx Freq cumFreq   relative
1 (9.99,11.4]   11      11 0.25000000
2 (11.4,12.9]    3      14 0.06818182
3 (12.9,14.3]   11      25 0.25000000
4 (14.3,15.7]    2      27 0.04545455
5 (15.7,17.1]    6      33 0.13636364
6 (17.1,18.6]    3      36 0.06818182
7   (18.6,20]    8      44 0.18181818
```
- aussi devrait donner une prise ?? fonction qui permet une recherche floue, j'.e ??"cumulative sum" vous conduire dans la bonne direction.
- Il a travaillé de nice, il a été source de confusion m'que l'affichage des données se fait comme un bloc de données (au lieu d'une table). Le ?? est vraiment bon, mais je ne suis pas anglophone, est donc difficile à l'aide de la recherche.
- comparer la sortie de str(as.data.frame(table(sample(1:10, 100, TRUE)))) et str(table(sample(1:10, 100, TRUE))) pour voir la différence dans la sortie. Mise en forme des données.cadre tout simplement qu'il est plus facile d'ajouter de l'cumsum et les proportions. Bonne chance! Beaucoup de bonnes infos ici sur DONC et beaucoup de gens qui aiment la réponse aux questions. Cheers!
InformationsquelleAutor Chase

La base de fonctions table, cumsum et prop.table devrait vous permettre d'y parvenir:

 cbind( Freq=table(x), Cumul=cumsum(table(x)), relative=prop.table(table(x)))
   Freq Cumul   relative
10    2     2 0.04545455
12    2     4 0.04545455
15    1     5 0.02272727
16   10    15 0.22727273
17   16    31 0.36363636
18    6    37 0.13636364
19    4    41 0.09090909
20    2    43 0.04545455
22    1    44 0.02272727

Avec cbind et de nommage des colonnes à votre convenance, ce devrait être assez facile pour vous dans l'avenir. La sortie de la fonction de table est une matrice, de sorte que ce résultat est aussi une matrice. Si cela devait être fait sur quelque chose de grand, il serait plus efficace todo ceci:

tbl <- table(x)
cbind( Freq=tbl, Cumul=cumsum(tbl), relative=prop.table(tbl))

InformationsquelleAutor 42-

12

Si vous cherchez quelque chose de pré-emballés, envisager la freq() fonction de la descr paquet.
```
library(descr)
x = c(sample(10:20, 44, TRUE))
freq(x, plot = FALSE)
```
Ou pour obtenir des pourcentages cumulatifs, utilisez le ordered() fonction
```
freq(ordered(x), plot = FALSE)
```
Pour ajouter un "fréquences cumulées de la colonne":
```
tab = as.data.frame(freq(ordered(x), plot = FALSE))
CumFreq = cumsum(tab[-dim(tab)[1],]$Frequency)
tab$CumFreq = c(CumFreq, NA)
tab
```
Si vos données ont des valeurs manquantes, valable pour cent de la colonne est ajoutée à la table.
```
x = c(sample(10:20, 44, TRUE), NA, NA)
freq(ordered(x), plot = FALSE)
```
InformationsquelleAutor Sandy Muspratt

Encore une autre possibilité:

 library(SciencesPo)
    x = c(sample(10:20, 50, TRUE))
    freq(x)

InformationsquelleAutor daniel

-1

Ma suggestion est de vérifier la agricolae paquet... check it out:

library(agricolae)

weight<-c( 68, 53, 69.5, 55, 71, 63, 76.5, 65.5, 69, 75, 76, 57, 70.5,
+ 71.5, 56, 81.5, 69, 59, 67.5, 61, 68, 59.5, 56.5, 73,
+ 61, 72.5, 71.5, 59.5, 74.5, 63)

h1<- graph.freq(weight,col="yellow",frequency=1,las=2,xlab="h1")

print(summary(h1),row.names=FALSE)

InformationsquelleAutor Afranio Vieira

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