Có "colsd" trong R không?

Question

Tôi đang sử dụng mã số colSums nhưng tôi cũng cần độ lệch chuẩn bên cạnh tổng. tôi đã tìm kiếm trên Internet và tìm thấy trang này mà chỉ chứa:

colSums 
colMeans 

http://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/colSums.html

Tôi cố gắng này:

colSd 

nhưng tôi đã nhận lỗi này:

Error: could not find function "colSd" 

Làm thế nào tôi có thể làm điều tương tự nhưng với độ lệch chuẩn:

colSd 

Đây là mã:

results <- colSums(x,na.rm=TRUE)#### here I want colsd 

Answer 1

Tôi muốn cung cấp một cách tiếp cận thứ tư (rất giống với @Thomas) và một số điểm chuẩn:

library("microbenchmark") 
library("matrixStats") 

colSdApply <- function(x, ...)apply(X=x, MARGIN=2, FUN=sd, ...) 
colSdMatrixStats <- colSds 

colSdColMeans <- function(x, na.rm=TRUE) { 
    if (na.rm) { 
    n <- colSums(!is.na(x)) # thanks @flodel 
    } else { 
    n <- nrow(x) 
    } 
    colVar <- colMeans(x*x, na.rm=na.rm) - (colMeans(x, na.rm=na.rm))^2 
    return(sqrt(colVar * n/(n-1))) 
} 

colSdThomas <- function(x)sqrt(rowMeans((t(x)-colMeans(x))^2)*((dim(x)[1])/(dim(x)[1]-1))) 

m <- matrix(runif(1e7), nrow=1e3) 

microbenchmark(colSdApply(m), colSdMatrixStats(m), colSdColMeans(m), colSdThomas(m)) 

# Unit: milliseconds 
#     expr  min  lq median  uq  max neval 
#  colSdApply(m) 435.7346 448.8673 456.6176 476.8373 512.9783 100 
# colSdMatrixStats(m) 344.6416 357.5439 383.8736 389.0258 465.5715 100 
#  colSdColMeans(m) 124.2028 128.9016 132.9446 137.6254 172.6407 100 
#  colSdThomas(m) 231.5567 240.3824 245.4072 274.6611 307.3806 100 


all.equal(colSdApply(m), colSdMatrixStats(m)) 
# [1] TRUE 
all.equal(colSdApply(m), colSdColMeans(m)) 
# [1] TRUE 
all.equal(colSdApply(m), colSdThomas(m)) 
# [1] TRUE 

Answer 2

Sử dụng như sau:

colSd <- function (x, na.rm=FALSE) apply(X=x, MARGIN=2, FUN=sd, na.rm=na.rm) 

Answer 3

colSds và rowSds là hai trong số nhiều chức năng tương tự trong matrixStats package

Answer 4

tôi không biết nếu những điều này đặc biệt nhanh, nhưng tại sao không chỉ sử dụng các công thức cho SD:

x <- data.frame(y = rnorm(1000,0,1), z = rnorm(1000,2,3)) 

# If you have a population: 
colsdpop <- function(x,...) 
    sqrt(rowMeans((t(x)-colMeans(x,...))^2,...)) 
colsdpop(x) 
sd(x$y); sd(x$z) # won't match `sd` 

# If you have a sample: 
colsdsamp <- function(x) 
    sqrt((rowMeans((t(x)-colMeans(x))^2)*((dim(x)[1])/(dim(x)[1]-1)))) 
colsdsamp(x) 
sd(x$y); sd(x$z) # will match `sd` 

Lưu ý: giải pháp mẫu sẽ không xử lý tốt nhất NA s. Người ta có thể kết hợp một cái gì đó như apply(x,2,function(z) sum(!is.na(z))) vào phần bên phải của công thức để có được một mẫu số thích hợp, nhưng nó sẽ thực sự rất u ám.

Answer 5

Tôi tin rằng tôi đã tìm thấy một giải pháp thanh lịch hơn trong diag(sqrt(var(data)))

này làm việc cho tôi để có được độ lệch chuẩn của mỗi cột của tôi. Tuy nhiên, nó tính toán một loạt các hiệp phương sai không cần thiết (và rễ vuông của chúng) trên đường đi, vì vậy nó không nhất thiết là cách tiếp cận hiệu quả nhất. Nhưng nếu dữ liệu của bạn nhỏ, nó hoạt động xuất sắc.

EDIT: Tôi vừa nhận ra rằng sqrt(diag(var(data))) có lẽ hiệu quả hơn một chút, vì nó giảm các thuật ngữ hiệp phương sai không cần thiết trước đó.

Answer 6

Đây là cách nhanh nhất và ngắn nhất để tính toán độ lệch chuẩn của các cột:

sqrt(diag(cov(data_matrix))) 

Kể từ khi đường chéo của một đồng đúng ma trận bao gồm các phương sai của mỗi biến, chúng ta thực hiện như sau:

• Tính ma trận đồng phương sai sử dụng cov
• Giải nén đường chéo của ma trận sử dụng diag
• Lấy căn bậc hai của các giá trị sử dụng đường chéo sqrt để có được độ lệch chuẩn

Tôi hy vọng rằng sẽ giúp :)