Ties.method especifica o método que a classificação usa para quebrar vínculos. Suponha que você tenha um vetor c (1,2,3,3,4,5). É óbvio que 1 é o primeiro e 2 é o segundo. No entanto, não está claro quais classificações devem ser atribuídas ao primeiro e ao segundo 3s. Ties.method determina como isso é feito. Existem algumas opções:
average atribui a cada elemento vinculado a classificação "média". As fileiras seriam, portanto, 1, 2, 3,5, 3,5, 5, 6
primeiro permite que a entrada "anterior" vença ", para que as fileiras estejam em ordem numérica (1,2,3,4,5,6)
min atribui cada elemento vinculado à classificação mais baixa, para que você obtenha 1,2,3,3,5,6
max faz o oposto: os elementos empatados obtêm a classificação mais alta (1,2,4,4,5,6)
quebras aleatórias se vinculam aleatoriamente, então você recebe (1,2,3,4,5,6) ou (1,2,4,3,5,6).
Respostas:
Ties.method especifica o método que a classificação usa para quebrar vínculos. Suponha que você tenha um vetor c (1,2,3,3,4,5). É óbvio que 1 é o primeiro e 2 é o segundo. No entanto, não está claro quais classificações devem ser atribuídas ao primeiro e ao segundo 3s. Ties.method determina como isso é feito. Existem algumas opções:
primeiro permite que a entrada "anterior" vença ", para que as fileiras estejam em ordem numérica (1,2,3,4,5,6)
min atribui cada elemento vinculado à classificação mais baixa, para que você obtenha 1,2,3,3,5,6
max faz o oposto: os elementos empatados obtêm a classificação mais alta (1,2,4,4,5,6)
quebras aleatórias se vinculam aleatoriamente, então você recebe (1,2,3,4,5,6) ou (1,2,4,3,5,6).
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