1樓：Winmin
x=rnorm(1000,0,1)
x1 = sort(x,decreasing = F)for(i in 1:10){
a = x1[(1+(i-1)*100):(i*100)]print(names(table(a))[which.max(table(a))])
2樓：zhuobie
我說乙個比較簡單的辦法。將x1轉化為100 * 10的矩陣，然後按列求出眾數。眾數可以用modeest包中的mfv()函式（most frequent value）求出。
library(modeest)
不過這10個由隨機數構成的列向量出現重複的概率很小，求眾數是沒什麼意義的。
3樓：GYBE
# install.packages('dplyr')library(dplyr)
set.seed(1234)
data <- data.frame(val = rnorm(10000, 0, 1), stringsAsFactors = FALSE)
data <- data %>% arrange(val)data <- data %>% mutate(row = c(1:10000)) %>%
mutate(label = ceiling(row / 100))
4樓：王冠嵩
將乙個向量分組的函式是 split。
x_list
<-split(x
=sort
(rnorm
(x_length,0
,1),decreasing
=FALSE),f
=ceiling
(seq
(x_length)/
bin_size
))不過連續概率分布生成的隨機數，取出的眾數的意義是什麼？
5樓：西門吹水
嚴格來說不是個分組的問題。如果只需要每100個數的mode，寫乙個loop每次抓100個數然後求mode，再用乙個vector裝起來就好了。
container = c()
Iter = c(1:99)
for(i in Iter){
temp = x1[100*(i-1)+1:100*i]container=c(container,mode(temp))手機碼的，沒檢查語法
6樓：stone
# install.packages("data.table")library(data.table)
x <- rnorm(1000, 0, 1)x1 <- sort(x)
y <- data.table(x1, x2 = rep(1:100, each = 10))
# 眾數函式
getmode <- function(v)y[, .(z = getmode(x1)), by = .(x2)]
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