Ddply Bevegelse Gjennomsnittet

Jeg er en R-nybegynner, og jeg har mye trøbbel med å gjøre noe som sannsynligvis er veldig enkelt. Jeg har et stort datasett oppdelt i grupper etter landskode, og jeg vil ta et 3-måneders rullende gjennomsnitt av en prisindeks, etter land, og legg det inn i en ny kolonne som passer opp til den aktuelle måneden. Jeg har prøvd å bruke rollmean som dette uten suksesskode og feilmeldinger nedenfor. Enhver hjelp ville bli mye verdsatt. Skrevet Mar 10 12 på 6 42. I ditt første forsøk bruker ikke funksjonen sin x-argument, og returnerer alltid det samme til en vektor med feil størrelse. I tillegg bør det første argumentet være en vektor. Til slutt returnerer tapply en liste med vektorer du ikke kan gi resultatet direkte inn i a. I ditt andre eksempel, bør det tredje argumentet av plyr være en funksjon, ikke et uttrykk Hvis du vil bruke et uttrykk, kan du bruke oppsummering eller transformere som en oppsummering av funksjonen returnerer en 1-rad for hver verdi av koden mens transformerer holder antall rader uendret, og legger t han uttrykker som videre argumenter. ansvaret 10. mars kl 7 03. Jeg har en langsiktig oppfølging av blodtrykksopptak. Verdien på et visst punkt er mindre prediktiv enn det bevegelige gjennomsnittlige rullende gjennomsnittet, derfor vil jeg gjerne beregne det Dataene ser ut. Jeg vil gjerne beregne en ny variabel, kalt BLOODPRESSUREUPDATED Denne variabelen skal være det bevegelige gjennomsnittet for BLOODPRESSURE og ha følgende egenskaper. Et glidende gjennomsnitt er nåverdien pluss forrige verdi dividert med to. For den Første observasjon, BLOODPRESSUREUPDATED er bare den nåværende BLOODPRESSURE Hvis det mangler, bør BLOODPRESSUREUPDATED være den totale mean. Missing verdiene skal fylles i med nærmeste tidligere verdi. Jeg har prøvd følgende. Jeg har også prøvd rollaply og rollmeanr uten å lykkes. Jeg d setter pris på litt assistanse. Skrevet 5. oktober kl. 14 ved 0 45. Når du beregner glidende gjennomsnitt, er antall returnerte elementer mindre enn antall rader av dataene, dvs. bare n-1-elementene er r eturned Det kan derfor forårsake problemet her, eller vil du vurdere å legge til den bevegelige gjennomsnittskolonnen separat, som test2 BLOODPRESSUREUPDATED - med test2, c mean BLOODPRESSURE, T, rollapply BLOODPRESSURE, 2, mean, T KFB 5. okt klokken 14 på 3 40. Takk for innsatsen KFB Dessverre fungerte det ikke Jeg prøvde noen redigerte versjoner også Kanskje dyrehagefunksjonene ikke passer for dette Jeg har kodet følgende som gjør arbeidstest5 - test test5 UM-rep NA, nrow test5 test5 først - duplisert test5 ID for jeg i 1 nrow test5 annet test5 Men det er utrolig tregt Adam Robinsson 5 okt 14 kl 7 09.Plotting betyr og feilbarer ggplot2.You vil plotte midler og feilsenger for et datasett. For å lage grafer med ggplot2, dataene må være i en dataramme, og i langt i motsetning til bredformat Hvis dataene dine må omstruktureres, se denne siden for mer informasjon. Eksempeldata. Eksemplene nedenfor viser ToothGrowth datasettet. Merk at dosen er en numerisk kolonne her i noen situasjoner kan det være nyttig t o konverter det til en faktor. First er det nødvendig å oppsummere dataene Dette kan gjøres på flere måter, som beskrevet på denne siden. I dette tilfellet skal vi bruke SummarySE-funksjonen som er definert på den siden, og også på bunnen av denne siden Koden for SummarySE-funksjonen må angis før den kalles her. Linjediagrammer. Etter at dataene er oppsummert, kan vi lage grafen. Dette er grunnlinje og punktgraf med feilfelter som representerer enten standardfeilen til gjennomsnitt eller 95 konfidensintervall. En ferdig graf med feilfelter som representerer standardfeilen til gjennomsnittet, kan se slik ut. Poengene trekkes sist slik at den hvite fylle går over linjene og feilstengene. Prosedyren ligner på bar grafer Vær oppmerksom på at tgc-størrelsen må være en faktor Hvis det er en numerisk vektor, virker den ikke. En ferdig graf kan se slik ut. Sporbarer for individer-variabler. Når alle variablene er mellom emner, er det greit å plott standard feil eller confidenc e-intervaller Men når det er mellomfag variabler gjentatte tiltak, kan plotting av standardfeilen eller regelmessige konfidensintervaller være misvisende for å lage avledninger om forskjeller mellom forholdene. Metoden nedenfor er fra Morey 2008 som er en korreksjon til Cousineau 2005 som igjen er ment å være en enklere metode for det i Loftus og Masson 1994 Se disse dokumentene for en mer detaljert behandling av problemene som er involvert i feilfeltene med emner-variabler. En variabel innenfor fagene. Her er et datasett fra Morey 2008 med en variabel pre-test i en emne. Det første trinnet er å konvertere det til langt format. Se denne siden for mer informasjon om konvertering. Skjul dataene ved hjelp av sammendragSE med definert nederst på denne siden, må begge hjelpefunksjonene nedenfor være angitt før funksjonen kalles her. Verdien og verdierormskolonnene representerer de ikke normene og normerte midlene. Se avsnittet nedenfor på normede måter for mer informasjon. Un Forståelse av feilfeltbjelker innen emner. Dette avsnittet forklarer hvordan feilfeltverdiene for emner er beregnet. Trinnene her er bare forklaringsformål, de er ikke nødvendig for å lage feilbjelker. Grafikken over individuelle data viser at det er en konsekvent trend for variabel tilstanden innen emner, men dette ville ikke nødvendigvis bli avslørt ved å ta de vanlige standardfeilene eller konfidensintervallene for hver gruppe. Metoden i Morey 2008 og Cousineau 2005 normaliserer i hovedsak dataene for å fjerne mellom-emnevariabiliteten og beregner variansen fra Disse normaliserte dataene. Forskjellene i feillinjene for den vanlige mellomfagmetoden og innvendig metode vises her. De vanlige feilbjelkene er i rødt, og feilfeltene i emnet er i svart. To inne-emnevariabler. Hvis det er flere enn én emne variabel, kan samme funksjon, sammendragSEwithin brukes Dette datasettet er hentet fra Hays 1994 og brukes til ma Konge denne typen feilfelt i Rouder og Morey 2005. Dataene må først konverteres til langt format. I dette tilfellet angir kolonne navn to variabler, form rund kvadrat og fargeskjema monokromatisk farget. Nå kan det oppsummeres og graphed. Note om normed means. The summarySEWithin-funksjonen returnerer både normerte og ikke-normerte midler. De ikke-normerte midlene er rett og slett gjennomsnittet av hver gruppe. De normerte midlene er beregnet slik at middelene til hver mellomfaggruppe er de samme. Disse verdiene kan divergerer når det er mellom-emnevariabler. Helperfunksjoner. SammenstillingSE-funksjonen er også definert på denne siden Hvis du bare arbeider med mellom-emnevariabler, er det den eneste funksjonen du trenger i koden din Hvis du har variabler i emneområder og ønsker å justere feillinjene slik at inter-fagvariabiliteten fjernes som i Loftus og Masson 1994, må de andre to funksjonene, normDataWithin og summarySEwithin også legges til i kodesammendraget Ewithin vil da være den funksjonen du ringer.