在具有条件的矩阵中查找第 n 个百分位数答案

【问题标题】：Finding nth percentile in a matrix with conditions在具有条件的矩阵中查找第 n 个百分位数
【发布时间】：2020-01-30 12:29:40
【问题描述】：

我有一个 100 行 x 10 列的矩阵：

mat1 = matrix(1:1000, nrow = 100, ncol = 10)

我希望使用 colQuantiles 找到每列的第 n 个百分位数，其中第 n 个百分位数等于 Probs 中包含的概率值，除非 Probs 中的任何值 > 0.99 - 在这种情况下，我想要 0.99 的值应用。

Probs = c(0.99, 0.95, 1, 1, 0.96, 0.92, 1, 0.98, 0.99, 1)

我尝试了以下方法：

Res = ifelse(Probs > 0.99, colQuantiles(mat1, Probs = c(0.99)), colQuantiles(mat1, probs = Probs))

但这只是针对 mat1 的所有十列返回上述语句的 if true 部分，大概是因为 Probs 中至少有一个值 > 0.99。如何调整上述内容，以便根据 Probs 中的概率单独处理 mat1 的每一列？

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

你可以使用mapply如下：

Probs[Probs > 0.99] <- 0.99
unname(mapply(function(x, p) quantile(x, p), 
    split(mat1, rep(1:ncol(mat1), each = nrow(mat1))),
    Probs))

输出：

[1]  99.01 195.05 299.01 399.01 496.04 592.08 699.01 798.02 899.01 999.01

它将矩阵拆分为一组列向量（请参阅How to convert a matrix to a list of column-vectors in R?），然后找到每列的第 n 个百分位数。

【讨论】：

【解决方案2】：

我们不能为colQuantiles 中的不同列传递不同的概率，但我们可以使用colQuantiles 获得每列的所有概率

temp <- matrixStats::colQuantiles(mat1, probs = pmin(Probs, 0.99))

然后提取矩阵的对角线，得到每列所需的概率。

diag(temp)
#[1]  99.01 195.05 299.01 399.01 496.04 592.08 699.01 798.02 899.01 999.01

【讨论】：