Question

我正在尝试计算定期行间隔的z统计量。

＆＃13;

VAULT_LOCAL_CONFIG

＆＃13;

我计划使用 tapply 为每个组执行函数计算并返回输出。我知道像 mean 这样的简单函数可以直接应用并提供所需的结果，但是如何为自己的函数获得类似的输出？任何其他方法也是受欢迎的。

＆＃13;

mean = 77
std = 31
samp.45 = rnorm(45,mean,std)

z.test = function(a, mu, sd){
zeta = (mean(a) - mu) / (sd / sqrt(length(a)))
return(zeta)
}

z.hypothesis =  function(a, mu, sd){
z.stat = z.test(a,mu,sd)
if(abs(z.stat)>1.96){
return(1)
}
else{
return(0)
 }
}

group = as.numeric(ceiling(1:45/15))
df <- as.data.frame(cbind(samp.45, group))
## Correct this
tapply(df$samp.45, as.factor(df$group), z.hypothesis(df$samp.45,mean,std))

＆＃13;

Answer 1

在tidyverse中，您可以尝试

library(tidyverse)
df %>% 
  group_by(group) %>% 
  summarise(zh=z.hypothesis(samp.45, MEAN, std))
# A tibble: 3 x 2
  group    zh
  <dbl> <dbl>
1     1     0
2     2     0
3     3     0

避免将内部函数名称用作变量名称。因此，我将mean重命名为MEAN

在R中按组计算用户定义的函数输出

2 个答案: