2

以下を編集して、本当にきちんとしたソリューションを示します -- HADLEY WICKHAM に感謝します。

非常に具体的な質問がありますが、修正したい R の知識の一般的な欠点にも関連しています。また、(可能であれば) 問題を解決するだけでなく、エレガントで効率的な方法で解決したいと考えています。誰かが私の特定の質問に答えることができますか? どんな助けでも大歓迎です。Hadley Wickham がここで同様の問題に取り組んでいるようです - http://www.slideshare.net/hadley/plyr-one-data-analytic-strategy - しかし、これらはプレゼンテーションからのスライドであり、私はスライドを理解するのに苦労しています彼ら自身。

R のリストに格納されている MCMC 出力を操作しようとしています。データは 5 年にグループ化され、年ごとに 4 つのグループがあります。目標は、これらをプロットすることです。問題を扱いやすくするために、10回の反復だけの出力を以下に示します。

iterations      [,1]       [,2]      [,3]       [,4]
      [1,] 49.184181  4.3515983 16.051958 -14.896019
      [2,] 45.910362  2.1738066 17.161775 -29.880989
      [3,] 14.575248  7.9476606  8.385455 -34.753004
      [4,] 55.029604  2.3422748 16.366960 -66.182627
      [5,] 25.338546  8.3039173 16.937638 -26.697235
      [6,] 48.633115  0.4698014 16.130142 -65.659992
      [7,]  1.356642  3.0249349  2.388576  -1.700559
      [8,] 49.831352 -2.0644832 15.403726 -23.378055
      [9,] 13.057886 -2.8856576 11.481152 -36.697754
     [10,] 50.889166  2.6846852 15.763382 -23.049868

, , 2


 iterations       [,1]      [,2]      [,3]       [,4]
      [1,] 51.6134663 15.659392 17.218244 -47.864892
      [2,] 46.0545981 17.067779 18.158151 -38.336587
      [3,] 16.5690775 10.386358 10.991029 -30.225820
      [4,] 55.5724832 14.840466 15.556193 -54.432882
      [5,] 26.1064404  5.656579 15.063810  -5.085942
      [6,] 57.3084200 12.551751 16.212203 -52.459935
      [7,]  0.9825892  6.651478  1.999976  -5.350995
      [8,] 56.1117252  3.204124 16.011812 -21.179722
      [9,] 15.4204854  5.761157 12.594028 -43.691113
     [10,] 50.1407397 16.404882 15.990908 -26.019990

, , 3


iterations      [,1]      [,2]      [,3]       [,4]
      [1,] 53.521436 24.340327 16.073063 -20.939950
      [2,] 46.040969 21.025351 16.535917 -47.611395
      [3,] 19.276578 16.575285 14.824175 -18.432136
      [4,] 58.050774 20.886686 15.944355 -37.646286
      [5,] 26.008007 11.449253 13.027001 -56.572886
      [6,] 61.474771 18.270354 15.879238 -31.316868
      [7,]  1.515227  1.434234  3.568761  -1.328706
      [8,] 61.725967 19.212081 16.717331 -18.993349
      [9,] 15.303739  6.939953 11.940742 -54.261739
     [10,] 47.968838 20.070758 17.168400 -48.598802

, , 4


 iterations      [,1]      [,2]      [,3]       [,4]
      [1,] 51.952695 24.267668 17.867717 -28.129743
      [2,] 49.680524 22.914727 16.001512 -44.434294
      [3,] 18.519755 17.961953 15.831455 -57.110802
      [4,] 59.652211 21.655724 16.876315 -24.965724
      [5,] 29.091609 20.831196 15.546565 -59.272164
      [6,] 62.190041 21.112490 15.759867 -19.910655
      [7,]  3.116584  1.187595  1.050807  -7.721749
      [8,] 61.384355 27.331487 16.646250 -17.793893
      [9,] 16.320224 14.321294 13.726538 -47.748184
     [10,] 47.676867 27.325987 17.056364 -31.032911

, , 5


iterations      [,1]      [,2]      [,3]      [,4]
      [1,] 55.326522 33.737691 19.698060 -46.34804
      [2,] 51.122038 31.055026 19.668949 -64.52942
      [3,] 22.036674 17.577561 13.546166 -85.24881
      [4,] 60.481009 34.300432 16.903054 -25.19277
      [5,] 29.168884 26.811356 16.066908 -37.56252
      [6,] 54.221450 28.760434 16.480317 -36.42441
      [7,]  3.672456  1.571084  2.397663 -10.91522
      [8,] 56.223306 30.730421 18.185858 -28.30282
      [9,] 16.955258 16.699139 18.101711 -36.85851
     [10,] 48.220404 29.749342 17.557532 -38.22831

詳細情報:

> str(a.type)
List of 1
 $ a_type: num [1:10, 1:4, 1:5] 49.2 45.9 14.6 55 25.3 ...
  ..- attr(*, "dimnames")=List of 3
  .. ..$ iterations: NULL
  .. ..$           : NULL
  .. ..$           : NULL

私が (差し迫った問題のために) 探しているのは、(dimnames()コマンドを使用して) これのディメンション (つまり、グループと年) に名前を付ける方法です。 5年。5 年ごとに 4 つの列のそれぞれに以下を適用するもの:

 myfunc <- function(x)c(mean(x),
                   quantile(x,c(.025,.975)))

どんな助けでも大歓迎です。また、私が言ったように、もし誰かがこのような問題について良い情報源を推薦できるなら、私は将来このような質問をそれほど頻繁にする必要はないかもしれません.

注が追加されました：以下の役立つ回答に基づいて、問題の一部を把握しました。次のようにディメンションに名前を付けることができます。

dimnames(a.type[[1]])=list(paste('iter',1:10,sep=''),                       ## 10 iterations
               paste(c("Delivery", "Other", "Regulatory", "Transfer")),     ## 4 groups
               paste('Year',1:5,sep=''))                                    ## 5 Years

これにより、次のようになります（1年目を表示しています）：

> a.type
$a_type
, , Year1
        Delivery      Other Regulatory   Transfer 
iter1  49.184181  4.3515983  16.051958 -14.896019
iter2  45.910362  2.1738066  17.161775 -29.880989
iter3  14.575248  7.9476606   8.385455 -34.753004
iter4  55.029604  2.3422748  16.366960 -66.182627
iter5  25.338546  8.3039173  16.937638 -26.697235
iter6  48.633115  0.4698014  16.130142 -65.659992
iter7   1.356642  3.0249349   2.388576  -1.700559
iter8  49.831352 -2.0644832  15.403726 -23.378055
iter9  13.057886 -2.8856576  11.481152 -36.697754
iter10 50.889166  2.6846852  15.763382 -23.049868

それでうまくいきます。さらなる質問: どうすればグループと年に名前を付けることができますか? --- 反復に名前を付けることにあまり興味がありません。実際、コードを変更せずにさまざまな数の反復を出力できるようにしたいと考えています。言い換えれば、反復の命名をスキップする論理的な方法はありますか。私が行った場合...

dimnames(a.type[[1]])=list(,                       ## 
               paste(c("Delivery", "Other", "Regulatory", "Transfer")), ## 4 groups
               paste('Year',1:5,sep=''))                                ## 5 Years

...その後、エラー メッセージが表示されます...

> dimnames(a.type[[1]][2:3])=list(#paste('iter',1:10,sep=''),                       ## 10 years
+                    paste(c("Delivery", "Other", "Regulatory", "Transfer")), ## 4 groups
+                    paste('Year',1:5,sep=''))                                ## 5 Years
Error in dimnames(a.type[[1]][2:3]) = list(paste(c("Delivery", "Other",  : 
 'dimnames' applied to non-array

もう一つは、関数を適用することです。私は次のことを行うことができますが、それにより、すべての年の平均と分位数が得られます。

> myfunc <- function(x)c(mean(x),
+                        quantile(x,c(.025,.975)))
>                      
> 
>                  
>                      
> a.type.bar <- apply(a.type[[1]], 2, myfunc)
> a.type.bar


   Delivery     Other Regulatory  Transfer
  38.351706 14.892788  14.450314 -34.61954
  2.5%   1.392323 -1.494269   2.087411 -66.06503
  97.5% 61.669447 33.134091  19.335254  -2.46227
 >

一方、次のことを実行して、関数を一度に 1 年だけ適用することができます。

a.type.bar <- apply(a.type[[1]][,,1], 2, myfunc)

これで問題が解決することは明らかです。5 行のコードを入力するだけで済みます。しかし、より深い問題を解明するために、1 年ごとに平均値と分位点を取得する方法はありますか?

ありがとう。

注記は 2013 年 3 月 17 日に追加されました。Hadley Wickham の素晴らしい plyr パッケージのおかげで、解決策が見えてきました。そして、Zach に私を導いてくれたことに感謝します。

library(plyr)

myfunc <- function(x)c(mean(x),
                   quantile(x,c(.025,.975)))

summaries <- adply(a.type[[1]], 2:3, myfunc)

これにより、次の出力が得られます。

> summaries
       X1   X2           V1        2.5%       97.5%
1    Delivery 1996   78.6691388   39.912455   109.61078
2       Other 1996    4.3485461   -4.584758    16.61764
3  Regulatory 1996   19.6444938   14.135322    24.00373
4    Transfer 1996   -0.7922307 -195.263744   203.95175
5    Delivery 1997   79.6291215   29.853200   109.26860
6       Other 1997   14.3462871    5.607952    22.68043
7  Regulatory 1997   22.4131984   16.861994    30.09017
8    Transfer 1997 4392.7699174  991.168626  8426.64365
9    Delivery 1998   85.9237011   52.100181   115.78991
10      Other 1998   21.4735955    9.790307    37.40546
11 Regulatory 1998   25.5654754   19.558132    30.58021
12   Transfer 1998 6166.7374268 2456.330035 10249.00350
13   Delivery 1999   90.1843678   52.574874   128.28546
14      Other 1999   27.2028622   14.373959    38.54636
15 Regulatory 1999   28.8851480   20.913437    34.59272
16   Transfer 1999 8116.6049650 4186.782183 12030.65517
17   Delivery 2000   91.0299168   47.211931   125.35626
18      Other 2000   31.5885924   16.087480    46.28089
19 Regulatory 2000   31.7628775   21.082236    40.29969
20   Transfer 2000 9203.9975199 2349.851364 14382.00472

あとは、これをプロットするだけです (まあ、同じモデルの他のいくつかのバージョン)。私はggplotで遊んでいます。

4

2 に答える 2

1

array の次元はわかりませんが、例を次に示します。

dat <- array(sample(1:5,10*4*5,rep=TRUE),c(10,4,5))

dimnames多くのディメンションがあるため、ここを使用することをお勧めします。これは、集計関数の出力を理解するのに役立ちます。適切な次元を持つ名前のリストを提供するだけで済みます。

dimnames(dat)=list(paste('year',1:10,sep=''),          ## 10 years
                   paste('group',letters[1:4],sep=''), ## 4 groups
                   paste('iter',1:5,sep=''))           ## 5 iterations

次にapply、反復によって平均を取得するために使用します

apply(dat,3,rowMeans)
       iter1 iter2 iter3 iter4 iter5
year1   2.25  3.00  3.75  3.00  3.00
year2   3.00  3.00  3.00  2.25  3.25
year3   3.75  3.50  3.50  3.50  3.50
year4   2.00  2.25  3.50  1.50  3.50
year5   2.50  2.50  3.50  2.75  3.50
year6   2.75  3.75  2.00  4.00  2.50
year7   3.50  2.50  3.50  2.50  2.75
year8   3.25  2.75  4.50  2.50  3.75
year9   4.50  3.25  3.25  3.00  2.25
year10  1.75  4.25  3.25  1.50  2.00

数年かけてグループごとに手段を得る

> apply(dat,3,colMeans)
       iter1 iter2 iter3 iter4 iter5
groupa   3.1   3.0   3.3   2.8   2.9
groupb   2.7   3.6   3.0   2.8   2.7
groupc   3.6   3.3   3.4   2.1   3.3
groupd   2.3   2.4   3.8   2.9   3.1
于 2013-03-14T18:53:04.027 に答える
1

マトリックスではなくデータ フレームにデータを取得し、数式インターフェイスを使用してaggregate.

理想的には、データ フレームに直接読み取ることができる形式で MCMC 出力を取得する必要がありますが、マトリックスに行き詰っている場合は、meltまたはreshape+を使用するか、次のas.data.frameようなことを行います ( M3 で呼び出されるマトリックスがあると仮定します)。上記の寸法):

d<-data.frame(year=rep(1991:1995,each=40),
              agency=rep(c("D","O","T","R"),50),
              iteration=rep(0:9,5,each=4),
              spend=as.vector(M))

次のようなデータ フレームを取得するには、次のようにします。

  year agency iteration      spend
1 1996      D         0  49.184181
2 1996      O         0   4.351598
3 1996      R         0  16.051958
4 1996      T         0 -14.896019   
5 1996      D         1  45.910362
6 1996      O         1   2.173807
7 1996      R         1  17.161775
...

aggregateこれで、次のように関数を適用するために使用できます。

aggregate(spend~agency+year,d,myfunc)

取得するため

   agency year   spend.V1 spend.2.5% spend.97.5%
1       D 1996  35.380610   3.989422   54.098005
2       O 1996   2.634854  -2.700893    8.223760
3       R 1996  13.607076   3.737874   17.111344
4       T 1996 -32.289610 -66.065034   -4.669537
5       D 1997  37.588003   4.231116   57.039164
6       O 1997  10.818397   3.755926   16.918627
...

そして今、あなたは好きなようにスライスしてさいの目に切ることができます

aggregate(spend~year,d,myfunc)
aggregate(spend~agency,d,myfunc)
etc...
于 2013-03-17T19:42:28.373 に答える