Tour de .5

Oui, je sais pourquoi nous avons toujours arrondir au plus proche nombre pair si nous sommes dans le milieu exact (c'est à dire 2.5 devient 2) de deux nombres. Mais quand je veux évaluer des données pour certaines personnes, ils ne veulent pas de ce comportement. Quelle est la méthode la plus simple pour obtenir ceci:

x <- seq(0.5,9.5,by=1)
round(x)

à 1,2,3,...,10 et pas 0,2,2,4,4,...,10.

Edit: Pour clearify: 1.4999 devrait être de 1 après l'arrondissement. (Je pensais que ce serait évident)

  • Suis-je en droit de penser que vous voulez des valeurs <= 0,4 à tour à 0 et les valeurs >= 0,5 à arrondir à 1?
  • sont-ils vraiment? Pouvez-vous développer? Que round cartes n + .5 à n semble arbitraire pour moi.
  • Il est facile de simuler. Basé sur la séquence x à partir de ci-dessus essayez mean(x); mean(round(x)); mean(floor(0.5 + x)). Bien sûr, ce n'est pas une preuve tout ce que ce ne pouvait être qu'un cas particulier. Mais regardez cela de cette façon: Si nous autour de chaque x.5 bien sûr, nos données arrondies qu'est biaisée. Si nous arrondissons à chaque seconde.x.5 nous contrecarrer cet effet. C'est pourquoi nous avons tour à l'autre, même numéro.
  • Comapre sum(seq(0.5,1e3,by=0.5)) avec les sommes de chacune des arrondis versions des séquences
  • Pour ne pas mentionner que "l'arrondi à la même chiffres" est l'IEC 60559 standard comme mentionné dans ?round .
InformationsquelleAutor jakob-r | 2012-10-02
  1. 52

    Ce n'est pas ma propre fonction, et malheureusement, je ne trouve pas où je l'ai eu à l'instant (à l'origine comme un anonyme commentaire sur la Statistiquement Significative blog), mais il devrait aider avec ce que vous avez besoin.

    round2 = function(x, n) {
  posneg = sign(x)
  z = abs(x)*10^n
  z = z + 0.5
  z = trunc(z)
  z = z/10^n
  z*posneg
}

    x est l'objet que vous voulez arrondir, et n est le nombre de chiffres que l'on arrondi pour.

    Un Exemple

    x = c(1.85, 1.54, 1.65, 1.85, 1.84)
round(x, 1)
# [1] 1.8 1.5 1.6 1.8 1.8
round2(x, 1)
# [1] 1.9 1.5 1.7 1.9 1.8
    • +1 Très sympa, je viens seulement de réaliser que votre réponse est une généralisation de la mine. Peut-être que vous devriez avoir utilisé n=0 dans votre exemple, même le définir comme valeur par défaut dans votre fonction. Notez également qu'il gère les nombres négatifs différemment: round2(-0.5, 0) donne -1 alors que ma méthode sera de retour 0.
    • Malheureusement, je ne peux pas prendre le crédit pour la fonction. Honnêtement, je ne savais pas il y avait donc beaucoup de façons différentes de l'arrondissement jusqu'à ce que j'avais rencontrés R de la tour-de-même le comportement et fait un peu de lecture sur le sujet.
    • Juste pour donner la ligne unique version de l'arrondissement x loin de zéro avec n chiffres: round2 = function(x, n=0) {scale<-10^n; sign(x)*trunc(abs(x)*scale+0.5)/scale}. Il y a certainement un natif/fonction intégrée dans R?
    • Et maintenant, je vois la solution élégante ci-dessous, ce qui donnerait: round2 = function(x, n=0) {scale<-10^n; trunc(x*scale+sign(x)*0.5)/scale}
    • Ou comme un oneliner: round2 <- function(x, n) (trunc((abs(x) * 10 ^ n) + 0.5) / 10 ^ n) * sign(x)
    InformationsquelleAutor A5C1D2H2I1M1N2O1R2T1
  2. 32

    Si vous voulez quelque chose qui se comporte exactement comme round à l'exception de ceux xxx.5 valeurs, essayez ceci:

    x <- seq(0, 1, 0.1)
x
# [1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0
floor(0.5 + x)
# [1] 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1
    • Tellement simple que je suis un peu suspectes.
    • On compte sur vous qui veulent seulement arrondir à des nombres entiers, plutôt que de toute autre puissance de 10
    • Vous pouvez également utiliser le signe(x)*plancher(abs(x)+ 0.5) si vous voulez faire l'arrondi "à l'écart" entre 0 et il est possible que vous ayez des valeurs négatives.
    • Pourquoi ne floor(0.2850*100+0.5) retour 28, alors que floor(0.3850*100+0.5) retourne 39, et floor(0.4850*100+0.5) retourne 49
    • elle est due à virgule flottante erreurs. Voir Cercle 1 de burns-stat.com/pages/Tutor/R_inferno.pdf. Je recommande fortement la lecture de l'ensemble de la pdf si vous avez le temps.
    InformationsquelleAutor flodel
  3. 5

    Cela semble fonctionner:

    rnd <- function(x) trunc(x+sign(x)*0.5)

    Ananda Mahto la réponse semble faire cela et même plus, je ne suis pas sûr de ce que le code supplémentaire dans sa réponse, comptabilité; ou, en d'autres termes, je ne peux pas comprendre comment sortir de la fonction rnd() définie ci-dessus.

    Exemple:

    seq(-2, 2, by=0.5)
#  [1] -2.0 -1.5 -1.0 -0.5  0.0  0.5  1.0  1.5  2.0
round(x)
#  [1] -2 -2 -1  0  0  0  1  2  2
rnd(x)
#  [1] -2 -2 -1 -1  0  1  1  2  2
    • Êtes-vous à l'ensemble de votre fonction? Le rdn fonction que vous avez posté ne prend qu'un seul argument (le vecteur d'entrée), mais de vous montrer qu'il est utilisé avec deux arguments. La fonction que j'ai posté essaie à l'adresse de l'arrondissement à l'autre endroit valeurs. Par exemple, comparer la différence entre round(x, 2) et round2(x, 2) quand x = c(1.855, 1.545, 1.655, 1.855, 1.845).
    • Cette solution fonctionne pour moi: x <- seq(-5, 5, by=0.5) et puis trunc(x+sign(x)*0.5). Élégant!
    InformationsquelleAutor user1854990
  4. 5

    Comme @CarlWitthoft dit dans les commentaires, c'est l'IEC 60559 standard comme mentionné dans ?round:

    Noter que pour l'arrondi de 5, l'IEC 60559 standard est prévu pour être utilisé, " aller au même chiffre. Donc ronde(0,5) est 0 et ronde(-1.5) est -2. Cependant, cela dépend des OS des services et sur la représentation de l'erreur (par exemple, depuis 0.15 n'est pas représenté exactement, la règle d'arrondi s'applique à l'représentés nombre et de ne pas le numéro imprimé, et donc ronde(0.15, 1) pourrait être de 0,1 ou 0,2).

    Un explication complémentaire par Greg Neige:

    La logique derrière la tour à la même règle, c'est que nous essayons de
    représentent un sous-jacente continue de valeur et si x est dans une véritable
    distribution continue, alors la probabilité que x==(2.5) est 0 et la
    2.5 était probablement déjà arrondi fois à partir de toutes les valeurs entre 2.45 et 2.54999999999999..., si nous utilisons le tour 0,5 règle que nous avons appris à l'école primaire, puis le double arrondi signifie que les valeurs
    entre 2.45 et 2,50 tout rond à 3 (ayant été arrondis à la première
    à 2.5). Cela aura tendance à biaiser les estimations à la hausse. Pour supprimer le
    biais, nous devons, soit revenir à l'avant de l'arrondissement de 2,5 (qui est
    souvent impossible de impossible), ou juste à la moitié du temps et
    arrondir à la baisse de la moitié du temps (ou le mieux serait de ronde proportionnelle à
    comment nous sommes susceptibles de voir les valeurs ci-dessous ou au-dessus de 2,5 arrondi à 2,5, mais
    qui sera proche de 50/50 pour la plupart sous-jacent distributions). L'
    approche stochastique serait d'avoir la fonction arrondi au hasard
    de choisir la voie à la ronde, mais les types ne sont pas déterministes
    comforatable avec qui, donc, rond "de même", a été choisi (aller à bizarre
    devrait fonctionner sur le même) une règle qui arrondit et
    en baisse d'environ 50/50.

    Si vous travaillez avec des données où 2.5 est susceptible de représenter un exact
    valeur (argent par exemple), alors vous pouvez faire mieux en multipliant tous les
    les valeurs par 10 ou 100 et de travail dans les entiers, puis de les convertir en arrière seulement
    pour l'impression finale. Notez que 2.50000001 tours à 3, donc si vous
    garder plus de chiffres de précision jusqu'à l'impression finale, puis arrondi
    allez dans la direction attendue, ou vous pouvez ajouter 0.000000001 (ou
    autres petit nombre) de vos valeurs, juste avant l'arrondi, mais qui peut
    biais vos estimations à la hausse.

    InformationsquelleAutor
  5. 2

    Selon la façon dont vous êtes à l'aise avec branlement de vos données, cela fonctionne:

    round(x+10*.Machine$double.eps)
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    InformationsquelleAutor MichaelChirico