3.2.7 データのランキング

ore.rank関数は、ore.frameの数値列の値の分布を分析します。

ore.rank関数では、次のような便利な機能がサポートされています。

• グループ内のランキング

• ランク・タイルに基づいた、グループへの行のパーティショニング

• 累積パーセンテージおよびパーセンタイルの計算

• 同順位の処理

• ランクからの標準スコアの計算

ore.rank関数の構文は、対応するSQL問合せより単純です。

ore.rank関数は、すべてのインスタンスでore.frameを返します。

次のRスコアリング・メソッドをore.rankとともに使用できます。

• ランクから指数スコアを計算するには、savageを使用します。

• 正規スコアを計算するには、blom、tukeyまたはvw (ファン・デル・ヴェルデン)のいずれかを使用します。

この関数の引数の詳細は、help(ore.rank)を呼び出してください。

次の例では、ore.rankの使用方法を示します。この例では、NARROWデータセットを使用します。

例3-40 2つの列のランキング

この例では、2つの列AGEおよびCLASSをランキングし、派生列としてその結果をレポートします。値は、デフォルトの順序(昇順)でランキングされます。

x <- ore.rank(data=NARROW, var='AGE=RankOfAge, CLASS=RankOfClass')

例3-41 ランキングでの同順位の処理

この例では、2つの列AGEとCLASSをランキングします。同順位がある場合、同順位のすべての値に最小値が割り当てられます。

x <- ore.rank(data=NARROW, var='AGE=RankOfAge, CLASS=RankOfClass', ties='low')

例3-42 グループ内のランキング

この例では、2つの列AGEおよびCLASSをランキングし、その結果の値をCOUNTRYに従ってランキングします。

x <- ore.rank(data=NARROW, var='AGE=RankOfAge, CLASS=RankOfClass', group.by='COUNTRY')

例3-43 十分位数へのパーティショニング

列を異なる数のパーティションにパーティショニングするには、groupsの値を変更します。たとえば、groups=4では、四分位数にパーティショニングされます。この例では、2つの列AGEおよびCLASSをランキングし、その列を十分位数(10パーティション)にパーティショニングします。

x <- ore.rank(data=NARROW, var='AGE=RankOfAge, CLASS=RankOfClass',groups=10)

例3-44 累積分布関数の見積り

この例では、2つの列AGEおよびCLASSをランキングし、両方の列の累積分布関数を見積もります。

x <- ore.rank(data=NARROW, var='AGE=RankOfAge, CLASS=RankOfClass',nplus1=TRUE)

例3-45 ランクのスコアリング

この例では、2つの列AGEとCLASSをランキングし、2つの異なる方法でそのランクをスコアリングします。最初のコマンドは、列を百分位数(100グループ)にパーティショニングします。savageスコアリング・メソッドが指数スコアを計算し、blomスコアリングが正規スコアを計算します。

x <- ore.rank(data=NARROW, var='AGE=RankOfAge, 
          CLASS=RankOfClass', score='savage', groups=100, group.by='COUNTRY')
x <- ore.rank(data=NARROW, var='AGE=RankOfAge, CLASS=RankOfClass', score='blom')