我是一名大学生,开始探索R考试。 对不起,模糊的标题,因为我有很多与这篇文章有关的问题。R - 来自抽样的频率直方图:效率和更多
我遇到了抽样男性(M)或女性(F)人群的问题。我希望定义一个函数,该函数可以计算该群体中男性和女性的数量,然后创建大小为sample.size
的sample.number
样本,并返回包含样本总体大小的女性样本比例的数据框以及相关频率。
我敢肯定有一个简单的和精心优化的方式来做到这一点,但我已经写了一个小功能(勉强)工作原理:
senators <- function(Fem = 13,
Mal = 87,
sample.size = 10,
sample.number = 100){
pop <- c(rep("F", Fem), rep("M", Mal)) # I create the population base
popsa <- list(NA) # I make some empty variables used later
popsa.factor <- list(NA) # Not sure if this passage is even needed...
popsa.proportion <- list(NA)
又来了一个for
循环。我读过for
循环是非常低效的方法。有没有更好的办法?
for(i in 1:sample.number){
popsa[[i]] <- sample(pop, sample.size, replace = TRUE)
popsa.factor[[i]] <- table(factor(popsa[[i]], levels = c("M", "F")))
popsa.proportion[[i]] <- popsa.factor[[i]][2]/sample.size
}
我通过分配与一个样本列表popsa
的每个元素开始,然后我使用popsa
从每个样品中创建表,并将其存储在popsa.factor
。然后我计算女性在总数中的比例并将其存储在popsa.proportion
中。这个for
循环对我来说似乎超级混乱,并且处理大量样本非常缓慢。有没有更好,更有效的方式来做我在这里做的事情?
popsa.unlisted <- unlist(popsa.proportion)
popsa.frequency <- table(popsa.unlisted)
popsa.frame <- data.frame(Level = as.numeric(names(popsa.frequency)),
Freq = as.numeric(popsa.frequency))
return(popsa.frame)
} # This closes the function call
然后我不公开popsa.proportion
得到在载体中每一个的比例,和表这些值,以获得频率,将它们存储到popsa.frequency
。现在我试图通过欺骗并将popsa.frequency
的名称作为数字并将它们存储为数据帧的第一列来尝试将因子popsa.frequency
转换为数据帧。正如我想要的那样,函数然后返回popsa.frame
。
popsa.frame
虽然仍然在其第一列(Level
)中继承了popsa.frequency
的因子属性。我该如何改变这一点?我是不是该?
由于这些是样本分布的频率,我想从该数据框创建一个直方图,但hist()
只接受数值向量,所以popsa.frame
不是有效的对象。尽管如此,plot(popsa.frame)
或多或少会返回我想要的。我如何创建这样一个直方图?
编辑:下面的标记答案,我也想出了如何简单地将函数创建的数据框转换为一个对象,hist()
实际上可以用来创建频率直方图(虽然使用barplot产生更多或大致相同的图形,可能是一个比较正确的统计方法来显示这样的结果):
result <- senators(Fem=13,Mal=87,sample.size=50,sample.number=10000)
raw <- sapply(1:length(result$Level), function(x){
rep(result$Level, result$Freq)
})
hist(raw)
所以,你想为你的每一个data.frame'做直方图吗? – patL
不完全是,我希望创建一个直方图,其中“y”轴是频率,“x”轴是比例值。 @patL 类似[This](https://i.imgur.com/pgSRKX9.png),但带有直方图的列。 –