以下是一个示例解决方案，包含了计算按百分位数划分的R二进制指标的代码示例：

# 定义函数计算按百分位数划分的R二进制指标
calculate_r_binary_indicator <- function(data, percentile) {
  # 计算指定百分位数的阈值
  threshold <- quantile(data, percentile)
  
  # 根据阈值将数据划分为两个组
  group1 <- data[data <= threshold]
  group2 <- data[data > threshold]
  
  # 计算两个组的均值
  mean1 <- mean(group1)
  mean2 <- mean(group2)
  
  # 计算 R 二进制指标
  r_binary_indicator <- ifelse(mean1 > mean2, 1, 0)
  
  return(r_binary_indicator)
}

# 示例数据
data <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

# 计算按 50% 百分位数划分的 R 二进制指标
r_binary_indicator <- calculate_r_binary_indicator(data, 0.5)
print(r_binary_indicator)

在这个示例中，我们定义了一个名为calculate_r_binary_indicator的函数，它接受两个参数：data表示输入数据向量，percentile表示百分位数（介于0到1之间）。该函数首先计算指定百分位数的阈值，然后根据阈值将数据划分为两个组。接下来，它分别计算两个组的均值，并根据均值的大小关系计算 R 二进制指标，返回结果。

在示例中，我们使用了一个包含10个元素的示例数据向量data，然后调用calculate_r_binary_indicator函数计算按50%百分位数划分的 R 二进制指标，并将结果打印输出。

你可以根据实际需求调整示例代码，并根据需要修改函数的输入参数和返回值。