使用 map() 将测试 (Jarque-Bera) 应用于子组答案

【问题标题】：Apply test (Jarque-Bera) to subgroups with map()使用 map() 将测试 (Jarque-Bera) 应用于子组
【发布时间】：2018-06-01 15:00:17
【问题描述】：

我正在尝试对我的数据集的子组运行测试 (Jarque-Bera)。我正在尝试为此使用purrrs 函数map()，但不知何故它对我来说失败了。

对于这里的示例，我将使用内置的ChickWeightdataset：

加载一些包：

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)
library(purrr)
library(tseries)

数据如下：

ggplot(ChickWeight, aes(weight, fill = Diet)) +
  geom_histogram() +
  facet_wrap(~Diet)

我现在尝试对饮食 1、2、3 和 4 亚组使用 Jarque-Bera 检验。

我知道如何在这样的组中使用它：

ChickWeight %>% 
  filter(Diet == 1) %>% 
  pull(weight) %>% 
  jarque.bera.test()

    Jarque Bera Test

data:  .
X-squared = 46.687, df = 2, p-value = 7.278e-11

但是现在，我想为所有子组执行此操作。所以我像这样嵌套数据：

nst <- ChickWeight %>% 
  nest(-Diet)

现在我想我可以立即应用 purrrs map() 函数，但有些失败：

tsts <- nst %>% 
  map(jb = map(data, jarque.bera.test(weight)))

as_mapper(.f, ...) 中的错误：缺少参数“.f”，没有默认值

我也试过了：

tsts <- nst %>% 
  mutate(jb = map(data, jarque.bera.test(weight)))

这就产生了：

mutate_impl(.data, dots) 中的错误：评估错误：找不到对象“重量”。

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyr purrr

【解决方案1】：

您的对象nst 是一个数据框；在引擎盖下，数据框是列的列表。因此，如果您将map 应用于nst，它将映射到列而不是映射到数据中的组。另外，请注意map 的第二个参数必须是一个函数（或一些其他类型的函数简写表达式——请参阅purrr::map 的文档）。

有很多方法可以解决您的问题。我最喜欢使用 dplyr 中的 group_by 和 do 以及 broom 中的 tidy：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
library(tseries)
library(broom)

ChickWeight %>%
    group_by(Diet) %>%
    do(tidy(jarque.bera.test(.$weight)))
# # A tibble: 4 x 5
# # Groups:   Diet [4]
#   Diet  statistic  p.value parameter method          
#   <fct>     <dbl>    <dbl>     <dbl> <fct>           
# 1 1         46.7  7.28e-11         2 Jarque Bera Test
# 2 2         18.8  8.36e- 5         2 Jarque Bera Test
# 3 3         12.4  2.00e- 3         2 Jarque Bera Test
# 4 4          5.17 7.54e- 2         2 Jarque Bera Test

请注意，tidy 将jarque.bera.test 的输出转换为单行数据帧，do 函数对每个组重复此操作。这是一个纯粹的 dplyr 方法：

ChickWeight %>%
    group_by(Diet) %>%
    summarize(p.value = jarque.bera.test(weight)$p.value)
# # A tibble: 4 x 2
#   Diet   p.value
#   <fct>    <dbl>
# 1 1     7.28e-11
# 2 2     8.36e- 5
# 3 3     2.00e- 3
# 4 4     7.54e- 2

接下来是一种使用nest 和map 的方法。请注意，nest 创建的数据框的第二列是列表列。我们使用pull 仅拉取列表列，然后使用map 对每个组执行 Jarque-Bera 测试。

ChickWeight %>%
    nest(-Diet) %>%
    pull(data) %>%
    map(~ jarque.bera.test(.$weight))
# [[1]]
# 
#   Jarque Bera Test
# 
# data:  .$weight
# X-squared = 46.687, df = 2, p-value = 7.278e-11
# 
# 
# [[2]]
# 
#   Jarque Bera Test
# 
# data:  .$weight
# X-squared = 18.779, df = 2, p-value = 8.36e-05
# 
# 
# [[3]]
# 
#   Jarque Bera Test
# 
# data:  .$weight
# X-squared = 12.426, df = 2, p-value = 0.002003
# 
# 
# [[4]]
# 
#   Jarque Bera Test
# 
# data:  .$weight
# X-squared = 5.1686, df = 2, p-value = 0.07545

请注意，map 接受公式作为编写anonymous function 的紧凑方式。最后，这里有一些结合map 和 dplyr 的稍微笨拙的方法：

map(1:4, ~ filter(ChickWeight, Diet == .) %>% pull(weight) %>% jarque.bera.test)

map(1:4, ~ filter(ChickWeight, Diet == .)) %>%
    map(~ pull(., weight)) %>%
    map(~ jarque.bera.test(.))

【讨论】：