R：行列引数

Question

と機能の集合体を使用し、私は、次の例のように、各クラスのmutlivariateエネルギー試験を使用したい：

require(energy) 
aggregate(formula = .~Species, FUN = function(x, R) (mvnorm.etest(as.matrix(x), R = R)$p.value), data = iris, R = 999) 

しかし、エラーがある：

Error in P %*% diag(1/sqrt(lambda)) : non-conformable arguments 

ワンショットでこれを行う方法はありますか？

この問題のお手伝いをしていただきありがとうございます。ここで

Answer 1

は私が集約使用せずに思い付いた一つのアプローチである：ここでは

lapply(split(iris, iris$Species), function(x) mvnorm.etest(x[, -5], 999)) 
$setosa 

    Energy test of multivariate normality: estimated parameters 

data: x, sample size 50, dimension 4, replicates 999 
E-statistic = 1.2034, p-value = 0.03604 


$versicolor 

    Energy test of multivariate normality: estimated parameters 

data: x, sample size 50, dimension 4, replicates 999 
E-statistic = 1.084, p-value = 0.1502 


$virginica 

    Energy test of multivariate normality: estimated parameters 

data: x, sample size 50, dimension 4, replicates 999 
E-statistic = 1.0219, p-value = 0.3233 

は、私は、データフレームに結果を整理しdplyrとbroomパッケージのtidy機能を使用して出ている別のアプローチです。

library(dplyr) 
library(broom) 
iris %>% 
    group_by(Species) %>% 
    do(tidy(mvnorm.etest(select(., -Species), 999))) 

Source: local data frame [3 x 4] 
Groups: Species [3] 

    Species statistic p.value              method 
     <fctr>  <dbl>  <dbl>              <fctr> 
1  setosa 1.203397 0.03303303 Energy test of multivariate normality: estimated parameters 
2 versicolor 1.083996 0.16916917 Energy test of multivariate normality: estimated parameters 
3 virginica 1.021852 0.31431431 Energy test of multivariate normality: estimated parameters 

これが役立ちます。集約を使用する必要がある場合は、なぜそれが機能していないか把握することができます。