【问题标题】:Standard error and standard deviation标准误差和标准差
【发布时间】:2014-02-27 05:37:19
【问题描述】:

我对标准差的计算有点困惑,如果你能就下面的 2 个问题给我一些帮助,那就太好了。

1。我的初始数据

Day Drink   People
1   Coffee  1
1   Coffee  3
1   Tea 5
1   Tea 4
1   Mint    7
1   Mint    5
2   Coffee  1
2   Coffee  3
2   Tea 4
2   Tea 8
2   Mint    9
2   Mint    3
3   Coffee  2
3   Coffee  4
3   Tea 5
3   Tea 3
3   Mint    2
3   Mint    2

2。平均。

代码和输出:

t <- aggregate(People ~ Day + Drink, data=t, mean)
Day Drink   People
1   Coffee  2
1   Tea 5
1   Mint    6
2   Coffee  2
2   Tea 6
2   Mint    6
3   Coffee  3
3   Tea 4
3   Mint    2

问题 1:我如何计算这个的标准误差(均值的标准偏差)?

3。累计值。

代码和输出:

t <- transform(t, AccPeople = ave(People, Drink, FUN=cumsum))
Day Drink   People  Acc People
1   Coffee  2   2
1   Tea 5   5
1   Mint    6   6
2   Coffee  2   4
2   Tea 6   11
2   Mint    6   12
3   Coffee  3   7
3   Tea 4   15
3   Mint    2   14

问题 2:我如何计算这个的累积标准偏差?

非常感谢!! (很抱歉数据格式错误!)

【问题讨论】:

  • 您要计算累积标准差还是累积标准误?
  • 累积标准差。谢谢。

标签: r statistics dataframe standard-deviation


【解决方案1】:

您可以使用plyr 包中的ddply

library(plyr)
  1. 计算平均值和标准误差(和标准差):

    dat2 <- ddply(dat, .(Day, Drink), summarise, 
                  M = mean(People), SE = sd(People) / sqrt((length(People))), 
                  SD = sd(People))
    

    其中dat 是您的数据框的名称。

  2. 计算累积平均值和累积标准差:

    ddply(dat2, .(Drink), mutate, 
          Macc = cumsum(M), SDacc = cumsum(SD))
    

【讨论】:

  • 嗨,斯文。两种代码都可以完美运行!但是,在您的第二点中,我想在计算累积值时考虑传播的错误。非常感谢您的帮助!
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