采用不平衡观测的长格式数据处理

Question

我正在组织使用混合模型的数据。

关于nr观察，数据不平衡。

它看起来像这样：

Id <- c("A","A","A","A", "B", "B", "B", "C", "C", "D","D","D","D","D","D")
v1 <- c(5,5,5,5,8,8,8,15,15,4,4,4,4,4,4)
v2 <- c(3,3,3,3,5,5,5,10,10,8,8,8,8,8,8)

my_data <- data.frame(Id, v1, v2)

head(my_data, n = 20)

v1和v2可以看作是静态预测变量，因为它们与ID具有相同的值。数据在观测数量方面不平衡。

问题A =如何计算静态预测变量v1的平均值（每个ID的v1观察值的平均值）。

问题B =我如何使用＆＃34; cut number＆＃34;将v1组织成一个新的静态预测器，在数据集的新列中有3个级别（＆＃34;低＆＃34;，＆＃34;中位数＆＃34;，＆＃34;高＆＃34;）？

Answer 1

问题A：

mean(tapply(v1, Id, mean))

问题B：使用cut()功能。