62

我有一个名为 ddd 的 R 矩阵。当我输入时，一切正常：

i <- 1
shapiro.test(ddd[,y])
ad.test(ddd[,y]) 
stem(ddd[,y]) 
print(y)

对 Shapiro Wilk、Anderson Darling 和 stem 的调用都有效，并且提取了相同的列。

如果我将此代码放在“for”循环中，对 Shapiro Wilk 和 Anderson Darling 的调用将停止工作，而茎叶调用和 print 调用将继续工作。

for (y in 7:10) {
    shapiro.test(ddd[,y])
    ad.test(ddd[,y]) 
    stem(ddd[,y]) 
    print(y)
}

The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |

  0 | 0
  0 | 899999
  1 | 0

[1] 7

如果我尝试编写一个函数，也会发生同样的事情。SW & AD 不起作用。其他电话可以。

> D <- function (y) {
+ shapiro.test(ddd[,y])
+ ad.test(ddd[,y]) 
+ stem(ddd[,y]) 
+ print(y)  }

> D(9)

  The decimal point is at the |

   9 | 000
   9 | 
  10 | 00000

[1] 9

为什么所有呼叫的行为方式不同？

4

3 回答 3

61

在一个循环中，自动打印被关闭，因为它在一个函数内部。print如果要查看输出，则需要在这两种情况下都明确说明。你得到的[1] 9东西是因为你明确地打印y.

这是一个示例，说明您可能希望如何考虑这样做。

> DF <- data.frame(A = rnorm(100), B = rlnorm(100))
> y <- 1
> shapiro.test(DF[,y])

    Shapiro-Wilk normality test

data:  DF[, y] 
W = 0.9891, p-value = 0.5895

所以我们有自动打印。在循环中，我们必须这样做：

for(y in 1:2) {
    print(shapiro.test(DF[,y]))
}

如果您想打印更多测试，只需将它们添加为循环中的额外行：

for(y in 1:2) {
    writeLines(paste("Shapiro Wilks Test for column", y))
    print(shapiro.test(DF[,y]))
    writeLines(paste("Anderson Darling Test for column", y))
    print(ad.test(DF[,y]))
}

但这并不是很吸引人，除非你喜欢阅读大量的输出。相反，为什么不保存拟合的测试对象，然后您可以打印它们并研究它们，甚至可以处理它们以将测试统计数据和 p 值聚合到一个表中？您可以使用循环来做到这一点：

## object of save fitted objects in
obj <- vector(mode = "list", length = 2)
## loop
for(y in seq_along(obj)) {
    obj[[y]] <- shapiro.test(DF[,y])
}

然后我们可以使用

> obj[[1]]

    Shapiro-Wilk normality test

data:  DF[, y] 
W = 0.9891, p-value = 0.5895

例如，或者 using lapply，它负责设置我们用来为我们存储结果的对象：

> obj2 <- lapply(DF, shapiro.test)
> obj2[[1]]

    Shapiro-Wilk normality test

data:  X[[1L]] 
W = 0.9891, p-value = 0.5895

现在说我想提取W和p-value数据，我们可以处理存储所有结果的对象以提取我们想要的位，例如：

> tab <- t(sapply(obj2, function(x) c(x$statistic, x$p.value)))
> colnames(tab) <- c("W", "p.value")
> tab
          W      p.value
A 0.9890621 5.894563e-01
B 0.4589731 1.754559e-17

或者对于那些喜欢重要明星的人：

> tab2 <- lapply(obj2, function(x) c(W = unname(x$statistic), 
+                                    `p.value` = x$p.value))
> tab2 <- data.frame(do.call(rbind, tab2))
> printCoefmat(tab2, has.Pvalue = TRUE)
       W p.value    
A 0.9891  0.5895    
B 0.4590  <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

这一定比向屏幕发射输出要好，然后你必须倾泻而出？

于 2011-01-17T18:15:43.740 回答
51

这不是一个新的答案，但除上述之外：“flush.console()”对于强制在循环期间而不是之后进行打印是必要的。我在循环中使用 print() 的唯一原因是显示进度，例如，读取许多文件。

for (i in 1:10) {
  print(i)
  flush.console()
  for(j in 1:100000)
    k <- 0
}
于 2011-01-17T20:18:49.143 回答
5

Gavin Simpson 的精彩回答。我把最后一点魔法变成了一个函数。

sw.df <- function ( data ) { 
   obj <- lapply(data, shapiro.test)
   tab <- lapply(obj, function(x) c(W = unname(x$statistic), `p.value` = x$p.value))
   tab <- data.frame(do.call(rbind, tab))
   printCoefmat(tab, has.Pvalue = TRUE)
}

然后你可以用你的数据框 sw.df ( df ) 调用它

如果您想尝试转换： sw.df ( log(df) )

于 2011-12-06T16:38:16.170 回答