Ddply Glidande Medelvärde

Jag är en nybörjare och jag har mycket problem med att göra något som förmodligen är väldigt enkelt. Jag har en stor datasats uppdelad i grupper efter landskod, och jag vill ta ett rullande genomsnittspris på 3 månader, genom att Land och lägg sedan in den i en ny kolumn som matchar upp till den lämpliga månaden. Jag har försökt använda rollmean så här utan framgångskod och felmeddelanden nedan. En ny hjälp skulle vara mycket uppskattad. Skal den 10 mars kl 6 I ditt första försök använder din funktion inte sitt x-argument och returnerar alltid samma sak en vektor med fel storlek. Dessutom ska det första argumentet vara en vektor. Slutligen returnerar tapply en lista med vektorer som du inte kan ge resultatet Direkt i a. In ditt andra exempel ska det tredje argumentet av plyr vara en funktion, inte ett uttryck. Om du vill använda ett uttryck kan du använda summera eller transformera som en sammanfattande funktion returnerar en 1-rad för varje värde av kod Medan transformerar håller antalet rader oförändrade och lägger t Han uttrycker sig som ytterligare argument. Svarade den 10 mars kl 07. 03. Jag har en longitudinell uppföljning av blodtrycksinspelningar. Värdet vid en viss punkt är mindre förutsägbart än det rörliga genomsnittliga rullande medelvärdet, varför jag skulle vilja Beräkna det Data ser ut. Jag vill beräkna en ny variabel, kallad BLOODPRESSUREUPDATED Denna variabel ska vara det rörliga genomsnittet för BLOODPRESSURE och har följande egenskaper. Ett rörligt medelvärde är det aktuella värdet plus det föregående värdet dividerat med two. For Första observationen är BLOODPRESSUREUPDATED bara den nuvarande BLOODPRESSURE Om det saknas, bör BLOODPRESSUREUPDATED vara den övergripande mean. Missing värdena ska fyllas i med närmaste tidigare värde. Jag har provat följande. Jag har också försökt runda och rulla utan att lyckas. Jag D uppskattar lite assistance. asked okt 5 14 vid 0 45. När man beräknar glidande medelvärdet är antalet återställda element mindre än antalet rader av data, dvs endast n-1-element är r Eturned Således kan orsaka problemet här Eller skulle du överväga att lägga till den glidande medelkolonnen separat, som test2 BLOODPRESSUREUPDATED - med test2, c mean BLOODPRESSURE, T, rollapply BLOODPRESSURE, 2, mean, T KFB 5 okt på 3 40. Tack för Ansträngningen KFB Tyvärr fungerade det inte Jag försökte också några redigerade versioner. Kanske är zoofunktionerna inte lämpliga för detta. Jag har kodat följande som gör testtest5 - testtest5 UM-rep NA, nrow test5 test5 först - duplicerat test5 ID för jag i 1 nrow test5 annat test5 Men det är otroligt långsamt Adam Robinsson 5 okt 14 på 7 09.Plotting means and error bars ggplot2.You vill plotta medel och feltfält för en dataset. För att göra grafer med ggplot2, data Måste vara i en dataram och i långa versioner än vid bredformat Om din data behöver omstruktureras, se denna sida för mer information. Sammanställningsdata. Nedanstående exempel kommer datasetet ToothGrowth Observera att dosen är en numerisk kolumn här i vissa Situationer kan det vara användbart t O konvertera den till en faktor. Först är det nödvändigt att sammanfatta dataen. Det kan göras på ett antal sätt, som beskrivs på den här sidan. I det här fallet använder vi den summariska funktionen som definieras på den sidan och även på Längst ned på den här sidan Koden för summarySE-funktionen måste anges innan den heter här. Linediagrammen Efter sammankopplingen kan vi göra grafen. Dessa är grundlinje och punktgraf med felfält som representerar antingen standardfelet på Medelvärdet eller 95 konfidensintervall. En färdig graf med felstänger som representerar standardfelet i medelvärdet kan se ut så här. Punkterna dras senast så att den vita fyllningen går över linjerna och felstängerna. Förfarandet liknar baren Grafer Observera att tgc-storlek måste vara en faktor Om det är en numerisk vektor, fungerar den inte. En färdig graf kan se ut så här. Spärrstänger för variabler inom ämnet. När alla variabler är mellan ämnen är det enkelt att Plot standardfel eller konfidens E-intervaller Men när det finns inbördes-variabler upprepade mätningar kan planering av standardfelet eller regelbundna konfidensintervaller vara vilseledande för att göra slutsatser om skillnader mellan förhållanden. Metoden nedan är från Morey 2008 som är en korrigering till Cousineau 2005 som i sin tur Är tänkt att vara en enklare metod för det i Loftus och Masson 1994 Se dessa papper för en mer detaljerad behandling av frågorna i felfält med variabler inom ämnet. En variabel inom ämnet. Här är en dataset från Morey 2008 med En variabel före-test inom ett ämne. Det första steget är att konvertera det till långt format. Se den här sidan för mer information om konvertering. Samla data med hjälp av summarySEwithin definierad längst ned på den här sidan måste båda hjälparfunktionerna nedan vara Inmatas innan funktionen heter här. Värdena och värderingsormskolumnerna representerar det icke-normerade och normerade medlet. Se avsnittet nedan på normerade medel för mer information. Un Förståelse av felfält i ämnet. Detta avsnitt förklarar hur felfältvärdena inom ämnena beräknas. Stegen här är endast förklaringsändamål, men de är inte nödvändiga för att göra felstavarna. Grafiken över enskilda data visar att det finns en konsekvent trend För det inbördes variabla tillståndet men detta skulle inte nödvändigtvis avslöjas genom att de vanliga standardfel eller konfidensintervaller för varje grupp används. Metoden i Morey 2008 och Cousineau 2005 normaliserar i huvudsak data för att avlägsna variabeln mellan ämnet och beräknar variansen från Dessa normaliserade data. Skillnaderna i felstavarna för den vanliga mellanliggande metoden och den inbördes ämnesmetoden visas här. De vanliga felstavarna är röda och inbördesfelsfälten är svarta. Två variabler inom ämnet . Om det finns mer än en inom-ämnesvariabel, kan samma funktion, summarySEwithin användas Denna dataset är hämtad från Hays 1994 och används för ma Kung denna typ av felfält i Rouder och Morey 2005. Data måste först konverteras till långt format. I det här fallet anger kolumnnamnen två variabler, form rund kvadrat och färgschema monokromatisk färgad. Nu kan det sammanfattas och Graphed. Note om normed means. The summarySEWithin-funktionen returnerar både normerade och icke-normerade medel. De icke-normerade medlen är helt enkelt medelvärdet för varje grupp. De normerade medlen är beräknade så att medel mellan varje ämnesgrupp är samma. Dessa värden kan Divergerar när det finns mellan-ämnesvariabler. Helperfunktioner. SammanfattningSE-funktionen definieras också på denna sida Om du bara arbetar med variabler mellan ämnen, är det den enda funktionen du behöver i din kod Om du har variabler inom ämnet Och vill justera felstängerna så att inter-ämnesvariationen avlägsnas som i Loftus och Masson 1994, då måste de andra två funktionerna, normDataWithin och summarySEwithin också läggas till i koden sammanfattningar Ewithin blir då den funktion du ringer till.