Граничные общие количества в xtabs
Если у Вас есть 2 перекрестных переменные классификации, можно использовать rowSums и colSums произвести граничные общие количества на xtabs вывод. Но как это может быть сделано, если у Вас есть 3 переменные классификации (т.е. граничные общие количества в каждой sub таблице)?
4 ответа
Общий подход заключается в использовании функции apply , но специально для суммирования функция margin.table может будет удобнее:
#create 3 factors
a <- gl(2,4, length=20)
b <- gl(3,2, length=20)
d <- gl(4,2, length=20)
# table
tt <- xtabs(~a+b+d)
# marginal sums
margin.table(tt, 1)
apply(tt, 1, sum) #same answer
#multi-way margins
margin.table(tt, 1:2)
apply(tt, 1:2, sum) #same answer
(если я правильно понимаю) Вы можете использовать ddply:
ff <- data.frame(f1=c("a", "b", "b", "b", "b", "b", "b"), f2=c("p", "p", "p", "q", "q", "q", "q"), f3=c("x","x","x","x","y", "y", "y"), val=c(1:7))
ddply(ff, .(f1), numcolwise(sum))
ddply(ff, .(f2), numcolwise(sum))
ddply(ff, .(f3), numcolwise(sum))
Комментарии выше не работают. Спасибо за ответы, но они не сделали того, чего я ожидал - индивидуальных итогов в каждой подгруппе.
Немного покопавшись, я обнаружил, что вывод xtabs в этом случае является 3-мерным массивом, и написал следующую функцию для достижения желаемого результата (обратите внимание, она неполная, но пока работает для итогов по столбцам):
xtabTotals <- function(tabs,margin=1)
# takes a 3 dimensional xtabs array and performs margin total on each sub table
# only doing column margins so far
{
out <- array(0,dim(tabs)+c(1,0,0))
dnout <- dimnames(tabs)
dnout[[1]] <- c(dnout[[1]],"Total")
dimnames(out) <- dnout
for (i in 1:dim(tabs)[3])
{
out[,,i] <- rbind(tabs[,,i],colSums(tabs[,,i]))
}
out
}
Если вы не привязаны к xtabs, в пакете Deducer есть несколько хороших функций для таблиц непредвиденных обстоятельств:
> a <- gl(2,4, length=20)
> b <- gl(3,2, length=20)
> d <- rnorm(20)>0
> dat <- data.frame(a,b,d)
> tables<-contingency.tables(
+ row.vars=a,
+ col.vars=b,
+ stratum.var=d,data=dat)
> tables
================================================================================
==================================================
========== Table: a by b ==========
| -- Stratum = FALSE --
| b
a | 1 | 2 | 3 | Row Total |
-----------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
1 Count | 2 | 2 | 1 | 5 |
Row % | 40.000% | 40.000% | 20.000% | 55.556% |
Column % | 40.000% | 100.000% | 50.000% | |
Total % | 22.222% | 22.222% | 11.111% | |
-----------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
2 Count | 3 | 0 | 1 | 4 |
Row % | 75.000% | 0.000% | 25.000% | 44.444% |
Column % | 60.000% | 0.000% | 50.000% | |
Total % | 33.333% | 0.000% | 11.111% | |
-----------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
Column Total | 5 | 2 | 2 | 9 |
Column % | 55.556% | 22.222% | 22.222% | |
| -- Stratum = TRUE --
| b
a | 1 | 2 | 3 | Row Total |
-----------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
1 Count | 2 | 2 | 3 | 7 |
Row % | 28.571% | 28.571% | 42.857% | 63.636% |
Column % | 66.667% | 50.000% | 75.000% | |
Total % | 18.182% | 18.182% | 27.273% | |
-----------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
2 Count | 1 | 2 | 1 | 4 |
Row % | 25.000% | 50.000% | 25.000% | 36.364% |
Column % | 33.333% | 50.000% | 25.000% | |
Total % | 9.091% | 18.182% | 9.091% | |
-----------------------|-----------|-----------|-----------|-----------|
Column Total | 3 | 4 | 4 | 11 |
Column % | 27.273% | 36.364% | 36.364% | |
================================================================================