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numSummary(Vente_du_1_1_18_au_30_04_19_SCHNEIDER_Hors_DRA_DRM_v2[,"PUHT",
drop=FALSE],
groups=Vente_du_1_1_18_au_30_04_19_SCHNEIDER_Hors_DRA_DRM_v2$Article.Code,
statistics=c("mean", "sd", "IQR", "quantiles"), quantiles=c(0,.25,.5,.75,1))
Clarisse Burtin a écrit :Voilà mon code quand je sors la médiane, les quantiles et compagnie
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"mean" "sd" "IQR" "0%" "25%" "50%" "75%" "100%"
"00002003239" 99.17 NA 0 99.17 99.17 99.17 99.17 99.17
"00002005078" 47.17 NA 0 47.17 47.17 47.17 47.17 47.17
"00002005307" 514.58 93.564369286604 66.16 448.42 481.5 514.58 547.66 580.74
"00002005433" 33.8866666666667 4.43986336126087 4.9525 28.72 31.0025 33.235 35.955 41.01
Clarisse Burtin a écrit :j'aimerais avoir pour chaque quantile le nombre d'articles [...] qui y sont par nombre
Pierre-Yves Berrard a écrit :Clarisse Burtin a écrit :j'aimerais avoir pour chaque quantile le nombre d'articles [...] qui y sont par nombre
Désolé, je bloque sur cette phrase.
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p <- c(1, 1, 1, 1, 3, 4)
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(q <- quantile(p))
#> 0% 25% 50% 75% 100%
#> 1.0 1.0 1.0 2.5 4.0
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sum(p == q["75%"])
#> [1] 0
Clarisse Burtin a écrit :ou bien alors avoir une fourchette de prix pour 75% d'articles qui sont contenus à l'intérieur?
Pierre-Yves Berrard a écrit :Clarisse Burtin a écrit :ou bien alors avoir une fourchette de prix pour 75% d'articles qui sont contenus à l'intérieur?
Il vaut mieux raisonner en intervalles effectivement.
Après je ne sais pas si l'on peut faire ça avec R Commander (jamais utilisé).
Pierre-Yves Berrard a écrit :Avec R tout simplement.
Mais dans la sortie de Rcommander, vous avez déjà plusieurs intervalles de prix avec 75 % des observations :
[q0;q75] ou [q25;q100]
Si vous voulez autre chose ([q10;q85], ...), vous pouvez changer quantiles=c(.1, .85) dans l'appel de numsummary.
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q <- quantile(p, probs = c(.7, .8)) # ou c(.65, .85) ...
nb <- sum(p >= q[1] & p <= q[2])
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