在循环中划分加权平均值答案

【问题标题】：Divide a weigthed average in a loop在循环中划分加权平均值
【发布时间】：2018-04-27 07:40:17
【问题描述】：

考虑以下数据：

datamichael <- data.frame(x=c(100,200,300,500), y=c(75,100,300,400),  row.names = LETTERS[1:4])
dataewan    <- data.frame(x=c(200,50,200,600),  y=c(100,100,400,300), row.names = LETTERS[1:4])
datatom     <- data.frame(x=c(100,150,400,200), y=c(100,100,400,300), row.names = LETTERS[1:4])

datamichaeldataewan <- rbind(datamichael,dataewan)
datamichaeldatatom  <- rbind(datamichael,datatom)
dataewandatamichael <- rbind(dataewan, datamichael)
dataewandatatom     <- rbind(dataewan, datatom)
datatomdatamichael  <- rbind(datatom, datamichael)
datatomdataewan     <- rbind(datatom, dataewan)

library(Benchmarking)
effmichaelewan <- dea(datamichaeldataewan$x,datamichaeldataewan$y, XREF=datamichael$x, YREF=datamichael$y)
effmichaeltom  <- dea(datamichaeldatatom$x,datamichaeldatatom$y, XREF=datamichael$x, YREF=datamichael$y)
effewanmichael <- dea(dataewandatamichael$x,dataewandatamichael$y, XREF=dataewan$x, YREF=dataewan$y)
effewantom     <- dea(dataewandatatom$x,dataewandatatom$y, XREF=dataewan$x, YREF=dataewan$y)
efftommichael  <- dea(datatomdatamichael$x,datatomdatamichael$y, XREF=datatom$x, YREF=datatom$y)
efftomewan     <- dea(datatomdataewan$x,datatomdataewan$y, XREF=datatom$x, YREF=datatom$y)

我知道我的命名习惯有点混乱。现在我想计算迈克尔的加权平均值。那就是：

result1 <- (weighted.mean(eff(effmichaelewan), datamichaeldataewan$y)/
            weighted.mean(eff(effewanmichael), dataewandatamichael$y))
result2 <- (weighted.mean(eff(effmichaeltom), datamichaeldatatom$y)/
            weighted.mean(eff(efftommichael), datatomdatamichael$y))

是否可以通过循环进行计算？因为我有超过 2 个合并数据，Tom 的数据应该与之分开。

【问题讨论】：

啊，当然可以。那就是问题所在。谢谢！

标签： r loops weighted-average

【解决方案1】：

你可以这样做：

L <- list(datamichael, dataewan, datatom)

library(Benchmarking)
result <- function(x) {
  d1 <- rbind(x[[1]], x[[2]])
  d2 <- rbind(x[[2]], x[[1]])
  eff.d1 <- dea(d1$x, d1$y)
  eff.d2 <- dea(d2$x, d2$y)
  weighted.mean(eff(eff.d1), d1$y) / weighted.mean(eff(eff.d2), d2$y)
}
combn(L, 2, FUN=result)

要知道你可以做的名字：

n <- c("michael", "ewan", "tom")
combn(n, 2)

数据：

datamichael <- data.frame(x=c(100,200,300,500), y=c(75,100,300,400),  row.names = LETTERS[1:4])
dataewan    <- data.frame(x=c(200,50,200,600),  y=c(100,100,400,300), row.names = LETTERS[1:4])
datatom     <- data.frame(x=c(100,150,400,200), y=c(100,100,400,300), row.names = LETTERS[1:4])

【讨论】：

感谢您的回答。如果我使用它，我只会得到结果：[1] 1 1 1。你得到相同的结果还是我遗漏了什么？
我也试过写result(L) 或result(datamichael)，但是没有用。
好的。但后来我不明白结果。因为如果我使用自己的代码，我会得到结果：result1=0.867... 和 result2=1。这是我感兴趣的结果。
一个问题：为什么我得到3个结果（我只对2个分数感兴趣-我认为这是第一个和最后一个分数）？中间分数代表什么？
啊，我明白了。但我只对 MichaelEwan 和 MichaelTom 感兴趣 - 那么是否有可能只获得前两个结果？还有一个问题：我想将eff.d2 <- dea(d2$x, d2$y) 编辑为eff.d2 <- dea(d2$x, d2$y, XREF=xname, YREF=yname)，其中xname=(x2, x3) 和yname=(y2, y3)。也就是说，当我想要 MichaelEwan 的结果（第一个结果）时，然后是 XREF=x2 和 YREF=y2，当我想要 MichaelTom 的结果时，然后是 XREF=x3 和 YREF=y3。是否可以将其包含在函数中？希望你明白我的意思。

【解决方案2】：

您可以将输出（dataXXXXXX 和 effXXXXXXX）放入两个列表中，然后循环遍历它：

# First order them in the order they appear in your weighted mean calculation
datamichaeldataewan <- rbind(datamichael,dataewan)
dataewandatamichael <- rbind(dataewan, datamichael)
datamichaeldatatom <- rbind(datamichael,datatom)
datatomdatamichael <- rbind(datatom, datamichael)

effmichaelewan <- dea(datamichaeldataewan$x,datamichaeldataewan$y)
effewanmichael <- dea(dataewandatatom$x,dataewandatatom$y)
effmichaeltom <- dea(datamichaeldatatom$x,datamichaeldatatom$y)
efftommichael <- dea(datatomdatamichael$x,datatomdatamichael$y)

# add them to lists
data.list <- list(datamichaeldataewan,dataewandatamichael,datamichaeldatatom,datatomdatamichael)
eff.list <- list(effmichaelewan,effewanmichael,effmichaeltom,efftommichael)

# your loop
for (i in seq(1,3,2)){ # use every other entry as you add plus one to include the following entry in your weighted mean calculation
  result1 <- (weighted.mean(eff(eff.list[[i]]), data.list[[i]]$y)/
                weighted.mean(eff(eff.list[[i+1]]), data.list[[i+1]]$y))
  print(result1)
}

【讨论】：