r - 如何在 R 中的数据行中跨变量/向量查找模式

Question

有谁知道如何找到模式(R 中单个案例的跨变量最频繁的模式？

例如，如果我有关于最喜欢的水果类型 (x) 的数据，则在调查中针对每个受访者 (id) 询问九次 (x1-x9)。如果我想在前五次询问中找到每个测试对象的模态响应，我将如何在 R 中对其进行编程？

更简洁地说，使用下面的示例数据，我如何在每个案例中找到 MODE？

 id  x1  x2  x3  x4  x5  MODE(x1-x5)?  
  1  3   5   6   4   5   5   
  2  7   4   7   4   7   7  
  3  3   4   4   4   3   4  
  4  3   2   2   2   3   2 

Answer 1

modeest包提供了一些单峰单变量数据模式的估计器。

这有一个函数 mfv 返回最频繁的值，或者(如 ?mfv 所述)使用 `mlv(..., 方法可能更好= '离散')

library(modeest)


## assuming your data is in the data.frame dd

apply(dd[,2:6], 1,mfv)
[1] 5 7 4 2
## or
apply(dd[,2:6], 1,mlv, method = 'discrete')
[[1]]
Mode (most frequent value): 5 
Bickel's modal skewness: -0.2 
Call: mlv.integer(x = newX[, i], method = "discrete") 

[[2]]
Mode (most frequent value): 7 
Bickel's modal skewness: -0.4 
Call: mlv.integer(x = newX[, i], method = "discrete") 

[[3]]
Mode (most frequent value): 4 
Bickel's modal skewness: -0.4 
Call: mlv.integer(x = newX[, i], method = "discrete") 

[[4]]
Mode (most frequent value): 2 
Bickel's modal skewness: 0.4 
Call: mlv.integer(x = newX[, i], method = "discrete") 

现在，如果你有最频繁的联系，那么你需要考虑你想要什么。
mfv 和 mlv.integer 都将返回最常见的所有值。 (虽然打印方法只显示单个值)