2組のスコアの平均からの偏差の取得

Question

2つのスコアグループの平均から絶対偏差を得るには、通常、以下に示すようなロングコードをRに書く必要があります。私は以下示すよ例のスコアの各群の平均スコアからの絶対偏差はあり得るように、それは何とかVectorizemad()関数BASE Rで可能かもしれない場合、私は思っていた

質問

そのVectorizedバージョンmad()を使用して取得しましたか？その他の実行可能なアイデアは高く評価されていますか？およそ

score <- lapply(split(y, groups), FUN = function (u) abs(u - mean(u))) 

または

score <- ave(y, groups, FUN = function (u) abs(u - mean(u))) 

結果は異なる方法で編成されている方法

set.seed(0) 
    y = as.vector(unlist(mapply(FUN = rnorm, n = c(10, 10)))) # Produces two sets of scores 
groups = factor(rep(1:2, times = c(10, 10)))    # Grouping ID variable 

G1 = y[groups == 1]    # subset y scores for group 1 
G2 = y[groups == 2]    # subset y scores for group 2 
G1.abs.dev = abs(G1 - mean(G1)) # absolute deviation from mean scores for group 1 
G2.abs.dev = abs(G2 - mean(G2)) # absolute deviation from mean scores for group 2 

Answer 1

。あなたに最も快適なものを選んでください。

---

あなたの表現には問題があります。 madは、データの単一の統計値を返します。例えば、

sapply(split(y, groups), mad) 

あなたがmadをベクトル化されるのではなく、単にあなたのコード例が示すように、各データに対する偏差を計算します。

Answer 2

すべてをdata.frameに貼り付けると、はるかにクリーンです。ベースR、

set.seed(0) 

df <- data.frame(y = rnorm(20), 
       group = rep(1:2, each = 10)) 

df$abs_dev <- with(df, ave(y, group, FUN = function(x){abs(mean(x) - x)})) 

df 
#>    y group abs_dev 
#> 1 1.262954285  1 0.90403032 
#> 2 -0.326233361  1 0.68515732 
#> 3 1.329799263  1 0.97087530 
#> 4 1.272429321  1 0.91350536 
#> 5 0.414641434  1 0.05571747 
#> 6 -1.539950042  1 1.89887401 
#> 7 -0.928567035  1 1.28749100 
#> 8 -0.294720447  1 0.65364441 
#> 9 -0.005767173  1 0.36469114 
#> 10 2.404653389  1 2.04572943 
#> 11 0.763593461  2 1.12607477 
#> 12 -0.799009249  2 0.43652794 
#> 13 -1.147657009  2 0.78517570 
#> 14 -0.289461574  2 0.07301974 
#> 15 -0.299215118  2 0.06326619 
#> 16 -0.411510833  2 0.04902952 
#> 17 0.252223448  2 0.61470476 
#> 18 -0.891921127  2 0.52943981 
#> 19 0.435683299  2 0.79816461 
#> 20 -1.237538422  2 0.87505711 

またはdplyr、

library(dplyr) 
set.seed(0) 

df <- data_frame(y = rnorm(20), 
       group = rep(1:2, each = 10)) 

df <- df %>% group_by(group) %>% mutate(abs_dev = abs(mean(y) - y)) 

df 
#> # A tibble: 20 x 3 
#> # Groups: group [2] 
#>    y group abs_dev 
#>   <dbl> <int>  <dbl> 
#> 1 1.262954285  1 0.90403032 
#> 2 -0.326233361  1 0.68515732 
#> 3 1.329799263  1 0.97087530 
#> 4 1.272429321  1 0.91350536 
#> 5 0.414641434  1 0.05571747 
#> 6 -1.539950042  1 1.89887401 
#> 7 -0.928567035  1 1.28749100 
#> 8 -0.294720447  1 0.65364441 
#> 9 -0.005767173  1 0.36469114 
#> 10 2.404653389  1 2.04572943 
#> 11 0.763593461  2 1.12607477 
#> 12 -0.799009249  2 0.43652794 
#> 13 -1.147657009  2 0.78517570 
#> 14 -0.289461574  2 0.07301974 
#> 15 -0.299215118  2 0.06326619 
#> 16 -0.411510833  2 0.04902952 
#> 17 0.252223448  2 0.61470476 
#> 18 -0.891921127  2 0.52943981 
#> 19 0.435683299  2 0.79816461 
#> 20 -1.237538422  2 0.87505711 

またはdata.tableでは：あなたは答えを知っている可能性がある場合

library(data.table) 
set.seed(0) 

dt <- data.table(y = rnorm(20), 
       group = rep(1:2, each = 10)) 

dt[, abs_dev := abs(mean(y) - y), by = group][] 
#>    y group abs_dev 
#> 1: 1.262954285  1 0.90403032 
#> 2: -0.326233361  1 0.68515732 
#> 3: 1.329799263  1 0.97087530 
#> 4: 1.272429321  1 0.91350536 
#> 5: 0.414641434  1 0.05571747 
#> 6: -1.539950042  1 1.89887401 
#> 7: -0.928567035  1 1.28749100 
#> 8: -0.294720447  1 0.65364441 
#> 9: -0.005767173  1 0.36469114 
#> 10: 2.404653389  1 2.04572943 
#> 11: 0.763593461  2 1.12607477 
#> 12: -0.799009249  2 0.43652794 
#> 13: -1.147657009  2 0.78517570 
#> 14: -0.289461574  2 0.07301974 
#> 15: -0.299215118  2 0.06326619 
#> 16: -0.411510833  2 0.04902952 
#> 17: 0.252223448  2 0.61470476 
#> 18: -0.891921127  2 0.52943981 
#> 19: 0.435683299  2 0.79816461 
#> 20: -1.237538422  2 0.87505711