r - 三重向量数据的均值和标准差

Question

我有一个实验，我一式三份测量了不到 200 个变量。换句话说，我有三个约 200 个值的向量。

我想要一种快速的方法来确定是否应该使用平均值或中位数进行计算。我可以很容易地求平均值(v1 + v2 + v3) / 3（那么中位数呢？有了这些值后，我需要做增长曲线（测量是在一段时间内进行的）。

Answer 1

也可以使用传统的“for”循环，但不是首选：

for(i in 1:nrow(d)) d[i,4]=mean(unlist(d[i,1:3]))
for(i in 1:nrow(d)) d[i,5]=sd(unlist(d[i,1:3]))
for(i in 1:nrow(d)) d[i,6]=median(unlist(d[i,1:3]))

names(d)[4:6]=c('meanval', 'sdval', 'medianval')

d
           x1         x2         x3     meanval     sdval  medianval
1  -1.3230176  0.6956100 -0.7210798 -0.44949580 1.0363556 -0.7210798
2  -1.8931166  0.9047873 -1.0378874 -0.67540558 1.4337404 -1.0378874
3  -0.2137543  0.1846733  0.6410478  0.20398893 0.4277283  0.1846733
4   0.1371915 -1.0345325 -0.2260038 -0.37444827 0.5998009 -0.2260038
5  -0.8662465 -0.8229465 -0.2230030 -0.63739866 0.3595296 -0.8229465
6  -0.2918697 -1.3543493  1.3025262 -0.11456426 1.3372826 -0.2918697
7  -0.4931936  1.7186173  1.3757156  0.86704643 1.1904138  1.3757156
8   0.3982403 -0.3394208  1.9316059  0.66347514 1.1585131  0.3982403
9  -1.0332427 -0.3045905  1.1513260 -0.06216908 1.1122775 -0.3045905
10 -1.5603811 -0.1709146 -0.5409815 -0.75742575 0.7195765 -0.5409815

使用@DMC答案中的 d 。

Answer 2

这是一个dplyr解决方案：

require(dplyr)

d <- data.frame(
  x1 = rnorm(10),
  x2 = rnorm(10),
  x3 = rnorm(10)
  )

d %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    mean = mean(c(x1, x2, x3)),
    median = median(c(x1, x2, x3)),
    sd = sd(c(x1, x2, x3))
    )

听起来您对纵向数据也有实质性问题。如果是这样，交叉验证将是这个问题的一个很好的平台。

Answer 3

apply就是你所做的。将您的向量放在矩阵中，例如

mydat <- matrix(rnorm(600), ncol = 3)
means <- apply(mydat, MARGIN = 1, mean) # MARGIN = 1 is rows, MARGIN = 2 would be columns...
sds <- apply(mydat, MARGIN = 1, sd)
medians <- apply(mydat, MARGIN = 1, median)

虽然我不得不说，每个有 3 个值，使用中位数听起来很可疑。