计算R中多峰分布的模数 [英] Calculate the modes in a multimodal distribution in R

问题描述

我测量了我所有孩子的身高。当我沿着一条长轴绘制所有高度时，结果如下所示：

每一只红色(男孩)或紫色(女孩)的扁虱都是一个孩子。如果两个孩子的身体高度相同(以毫米为单位)，那么扁虱就会堆叠在一起。目前有7名儿童的身高相同。(刻度的高度和宽度没有意义。它们已缩放为可见。)

如您所见，不同的高度不是沿轴均匀分布的，而是围绕某些值聚集的。

数据的历史图和密度图如下所示(下面绘制了两个密度估计值this answer)：

如您所见，这是一个多模式分布。

如何计算模式(以R表示)？

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这里是供您使用的原始数据：

mm <- c(418, 527, 540, 553, 554, 558, 613, 630, 634, 636, 645, 648, 708, 714, 715, 725, 806, 807, 822, 823, 836, 837, 855, 903, 908, 910, 911, 913, 915, 923, 935, 945, 955, 957, 958, 1003, 1006, 1015, 1021, 1021, 1022, 1034, 1043, 1048, 1051, 1054, 1058, 1100, 1102, 1103, 1117, 1125, 1134, 1138, 1145, 1146, 1150, 1152, 1210, 1211, 1213, 1223, 1226, 1334)

推荐答案

我使用您的mm数据自己构造了一些东西。

首先，让我们绘制mm的密度图，以直观地显示模式：

plot(density(mm))

所以，我们可以看到在这个分布中有两个模式。一个在600左右，一个在1000左右。让我们看看如何找到它们。

为了查找模式索引，我执行了以下函数：

find_modes<- function(x) {
  modes <- NULL
  for ( i in 2:(length(x)-1) ){
    if ( (x[i] > x[i-1]) & (x[i] > x[i+1]) ) {
      modes <- c(modes,i)
    }
  }
  if ( length(modes) == 0 ) {
    modes = 'This is a monotonic distribution'
  }
  return(modes)
}

让我们在我们的密度上试试：

mymodes_indices <- find_modes(density(mm)$y) #you need to try it on the y axis

现在mymodes_indices包含我们的模式的索引，即：

> density(mm)$y[mymodes_indices]  #just to confirm that those are the correct
[1] 0.0008946929 0.0017766183

> density(mm)$x[mymodes_indices] #the actual modes
[1]  660.2941 1024.9067

希望能有所帮助！

这篇关于计算R中多峰分布的模数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！