¿Existe una mejor manera de crear "maniquíes"/factores cuantílicos en R?

Question

me gustaría asignar factores que representen cuantiles. Por lo tanto, necesito que sean numéricos. Por eso escribí la siguiente función, que es básicamente la respuesta a mi problema:

qdum <- function(v,q){ 

qd = quantile(v,1:(q)/q) 
v = as.data.frame(v) 
v$b = 0 
names(v) <- c("a","b") 
i=1 
for (i in 1:q){ 

    if(i == 1) 
     v$b[ v$a < qd[1]] = 1 
    else 
     v$b[v$a > qd[i-1] & v$a <= qd[i]] = i 
} 

all = list(qd,v) 
return(all) 

    } 

puede reír ahora :). La lista devuelta contiene una variable que se puede usar para asignar cada observación a su cuantil correspondiente. Mi pregunta es ahora: ¿hay una forma mejor (más "nativa" o "básica") para hacerlo? Sé de quantcut (del paquete gtools), pero al menos con los parámetros que obtuve, terminé solo con esos umbrales descuidados (? Al menos para mí).

¡Se agradece cualquier comentario que ayude a mejorar!

Answer 1

Con la base R, cuantiles uso de averiguar las divisiones y luego se corta para convertir la variable numérica a Discreto:

qcut <- function(x, n) { 
    cut(x, quantile(x, seq(0, 1, length = n + 1)), labels = seq_len(n), 
    include.lowest = TRUE) 
} 

o si lo que desea es el número:

qcut2 <- function(x, n) { 
    findInterval(x, quantile(x, seq(0, 1, length = n + 1)), all.inside = T) 
} 

Answer 2

no estoy seguro de lo que es quantcut pero me gustaría hacer las siguientes

qdum <- function(v, q) { 
library(Hmisc) 
quantilenum <- cut2(v, g=q) 
levels(quantilenum) <- 1:q 
cbind(v, quantilenum) 
}