量化公式里的rank的rank函数是什么意思_百度知道
量化公式里的rank的rank函数是什么意思
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rank函数是排名函数。rank函数最常用的是求某一个数值在某一区域内的排名
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重新安装浏览器，或使用别的浏览器1.rank函数是什么
rank相关文档[1]可以译为"返回原数组(?)中各个元素排序(?)后的秩次(?)"，表面上看确实可以得到次序，但对数组、排序、秩次交待不清。
2.rank函数使用情景
比如，在100米赛跑中，甲乙丙三人的成绩为6.8s, 8.1s, 7.2s，那么用rank函数排序获得名次：
& rank(t &- c(6.8, 8.1, 7.2))
再如，甲乙丙三人考试得分为74,92,85，用同样方法取得名次会适得其反。当然，我们可以认为执行
& rank(-(s &- c(74, 92, 85)))
可以达到目的，但这并未改变rank函数的排序机制。
3.rank函数排序类型
rank(x, na.last = TRUE,& &&&ties.method = c("average", "first", "random", "max", "min"))
& t &- c(4, NaN, 4, 7, 8, 2, NaN, 9, 9, 7, NaN, 5, 2, 2, 1)
#同时对相应元素做好标记
& names(t) &- letters[1 : length(t)]
通过以上方法进行排序，得出
random (1)
random (2)
我们发现，标签"b","g","k"的次序并未发生改变，可推断ties.method作用在于处理非缺失值的顺序。
不妨参考rank的实现代码
function (x, na.last = TRUE, ties.method = c("average", "first",
"random", "max", "min"))
nas &- is.na(x) #得到与x相同长度的boolean型数组，用来标记相应位是否为缺失值
nm &- names(x)
#获取数组中元素所对应的标签　　#names函数暗示了该方法的设计初衷是对一维数组即列向量进行排序，虽然x为矩阵也会得出结果，但nm的作用已经失效，结果不具有意义　　
ties.method &- match.arg(ties.method)
if (is.factor(x))
x &- as.integer(x) #若x为因子，则对元素"归类"，并按"类的大小"进行整数元素编码，具体请见[说明1]
x &- x[!nas] #剔除x中的缺失值　　#average\min\max采用了相应的.Internal(rank(x, length(x), ties.method))，具体请见[说明2]　　#first采用了sort.list(sort.list(x))，具体请见[说明3]　　#random采用了sort.list(order(x, stats::runif(sum(!nas))))，具体请见[说明4]
y &- switch(ties.method, average = , min = , max = .Internal(rank(x,
length(x), ties.method)), first = sort.list(sort.list(x)),
random = sort.list(order(x, stats::runif(sum(!nas)))))　　#下面是补全缺失值的次序的方法　　#na.last = "keep",不处理缺失值，na.last = TRUE,后排序缺失值，na.last = FALSE,先排序缺失值。
if (!is.na(na.last) && any(nas)) {
NAkeep &- (na.last == "keep")
if (NAkeep || na.last) {
yy[!nas] &- y
if (!NAkeep)
yy[nas] &- (length(y) + 1L):length(yy)
len &- sum(nas)
yy[!nas] &- y + len
yy[nas] &- seq_len(len)
names(y) &- nm
else names(y) &- nm[!nas]
[说明1] 关于因子转整数
& f &- c('Ba', 'BA', 'b', 'A', 'A', 'b', 'Ba', 'Bac', NaN, NaN)
& fac &- factor(colour)
& as.integer(fac)
[1] 3 4 2 1 1 2 3 5 6 6
由此可见: (1) 因子会作为字符串进行机械比较，排出次序。(2) 因子中任意两个缺失值地位(大小)相同。
实际问题中，因子为人为设定，故采用有序因子(ordered factor)，消除机械转换的干扰。
& qulity &- c('good','soso','good','soso','bad','good','bad')
& names(qulity) &- c('day1','day2','day3','day4','day5','day6','day7')
& q &- factor(qulity, levels = c('bad','soso','good'), labels = c('bad', 'soso', 'good'), order = TRUE)
day1 day2 day3 day4 day5 day6 day7
[说明2]&"average", "max", "min" 排序
& rank(t, na.last = "keep", ties.method = "first")
2 NA 11 12
& rank(t, na.last = "keep", ties.method = "average")
NA 11.5 11.5
可以将"average"排序理解为先对数据进行"first"排序，即全部元素都有唯一且不同的次序。
如f, m, n 得分相同，但可按先后次序排成2, 3, 4, 但是f, m, n属于同一群体，故可以取该群体中的平均水平作为次序，使得分相同的元素地位相当。
故不难理解"max"排序是群体中的元素全部取群中最好的水平，这也是普遍采用的&并列排名&方法；
"min"排序是群体中的元素全部取群体中最差的水平，这样增大了不同等级的顺序差异。
&[说明3] first = sort.list(sort.list(x))
对序列先按大小排序，大小相同的元素，从头至尾由小到大排序。
a c d e f h i j l m n o
4 4 7 8 2 9 9 7 5 2 2 1
& sort.list(sort.list(x))
[说明4]&random = sort.list(order(x, stats::runif(sum(!nas))))
weight = stats::runif(sum(!nas)) 为每个已知元素生成0-1之间随机数，作为&权重&序列weight
sort.list(order(x, weigth)) 依据随机的&权重&决定得分相同的元素的次序
不妨人为参与权重设计
a c d e f h i j l m n o
4 4 7 8 2 9 9 7 5 2 2 1
& weight = c(0.45, 0.55, 0.1, 0.1, 0.1, 0.55, 0.45, 0.1, 0.1, 0.3, 0.1, 0.1);
& sort.list(order(x,weight))
不难发现，a, c 得分均为4,但w(a) = 0.45 & w(c) = 0.55, 遵照小号在前，a 排在c 前面。h, j 刚好相反w(h) = 0.55 & w(j) = 0.45, j 排在h 前面。
d, j 得分，&权重&均相同，故按之前从头到尾递增顺序排列。
f, m, n 得分均为2, w(f) = w(n) = 0.1 & w(m) = 0.3, 排序结果为f & n & m, 由此可见，&权重&优先于&前后顺序&，这样做使得排序更加随机化，若序列存在大量得分相同的元素，一定程度克服了&前小后大&规则的约束，使排序结果更随机。
以上仅为说明随机排序的机制，实际应用中只能确定小数在前大数在后，并不能解释相同的数之间的顺序。
4.rank函数小结
rank(x, na.last = TRUE,& &&&ties.method = c("average", "first", "random", "max", "min"))
(1) rank 函数是对一维度数组、向量x 进行排序。若x 为数值，则按照小数在线大数在后的原则进行排序，若x 为因子，则应参考[说明1]进行顺序因子设计。
P.S. 实际情况中，存在大量用二维表格描述的数据，比如行表示地点列表示时间的统计表，若进行排序，应先通过字符拼接的手段将表格转化为一维的向量，否则结果将失去意义。
(2) rank 将数据分为确定值与缺失值两种。缺失值可按先后排在确定值之间(na.last = FALSE), 也可排在之后(na.last = TRUE), 也可保留，不参与排序(na.last = "keep").
(3) "first" 是最基本的排序，小数在前大数在后，相同元素先者在前后者在后。
　　"max" 是相同元素都取该组中最好的水平，即通常所讲的并列排序。
　　"min" 是相同元素都取该组中最差的水平，可以增大序列的等级差异。
　　"average" 是相同元素都取该组中的平均水平，该水平可能是个小数。
　　"random" 是相同元素随机编排次序，避免了&先到先得&，&权重&优于&先后顺序&的机制增大了随机的程度。
[1]Returns the sample ranks of the values in a vector. Ties (i.e., equal values) and missing values can be handled in several ways.
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RANK EQ 和 RANK 有什么区别？具体怎样使用？
RANK EQ 和 RANK 有什么区别？具体怎样使用？
共 8 个回答
区别：两者用法一致，本质上没有差别。如果非要说差别的话，rank是Excel早起版本就有的函数，而rank.eq是Excel2010才开始出现的，同时增加了rank.avg函数，微软准备用rank.eq替换rank函数，以避免与rank.avg混淆。将来的某个版本可能就不会再用rank函数了，现在的版本之所以保留rank，是为了与低版本Excel兼容。
用法：RANK.EQ 函数语法具有下列参数：&&&&必需。 要找到其排位的数字。&&&&必需。 数字列表的数组，对数字列表的引用。 Ref 中的非数字值会被忽略。&&&&可选。 一个指定数字排位方式的数字。备注如果 Order 为 0（零）或省略，Excel 对数字的排位是基于 Ref 为按降序排列的列表。如果 Order 不为零， Excel 对数字的排位是基于 Ref 为按照升序排列的列表。RANK.EQ 赋予重复数相同的排位。 但重复数的存在将影响后续数值的排位。 例如，在按升序排序的整数列表中，如果数字 10 出现两次，且其排位为 5，则 11 的排位为 7（没有排位为 6 的数值）
RANK.EQ比RANK有更高的准确度rank函数先研发出来，rank.eq后研发出来在使用方面。两者的结果其实没什么差别满意请采纳&么么哒
RANK.EQ 函数语法具有下列参数：&&&&必需。 要找到其排位的数字。&&&&必需。 数字列表的数组，对数字列表的引用。 Ref 中的非数字值会被忽略。&&&&可选。 一个指定数字排位方式的数字。备注如果 Order 为 0（零）或省略，Excel 对数字的排位是基于 Ref 为按降序排列的列表。如果 Order 不为零， Excel 对数字的排位是基于 Ref 为按照升序排列的列表。RANK.EQ 赋予重复数相同的排位。 但重复数的存在将影响后续数值的排位。 例如，在按升序排序的整数列表中，如果数字 10 出现两次，且其排位为 5，则 11 的排位为 7（没有排位为 6 的数值）还有问题的话，请回复哈满意请采纳喽，么么哒~~
回复 ：那考试的时候碰到排名的问题两者都可以用，且不影响得分是吗？
回复 ：那考试的时候碰到排名的问题两者都可以用，且不影响得分是吗？
回复 ：为了保险起见，还是用RANK.EQ哦因为咱们视频上学过这个，练习的时候也应该以RANK.EQ为主哦，毕竟现在的版本之所以保留rank，是为了与低版本Excel兼容。满意请采纳啦，么么哒~~
回复 ：在考试的时候就用 EQ&的&肯定没错满意请采纳&么么哒&十分感谢亲的支持
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