Hình học có nghĩa là: có tích hợp sẵn không?

Question

Tôi đã cố gắng để tìm một built-in cho trung bình hình học nhưng không thể.

(Rõ ràng là một built-in sẽ không giúp tôi tiết kiệm thời gian trong khi làm việc trong trình bao, cũng không phải tôi nghi ngờ có bất kỳ sự khác biệt về độ chính xác, cho kịch bản tôi cố gắng sử dụng built-in càng thường xuyên càng tốt, nơi các (tích lũy) đạt được hiệu suất thường đáng chú ý.

Trong trường hợp không có một (mà tôi nghi ngờ là trường hợp) ở đây là của tôi.

gm_mean = function(a){prod(a)^(1/length(a))} 

Answer 1

Đây là một vectorized, chức năng zero- và NA-khoan dung để tính trung bình hình học trong R. Các tiết mean tính liên quan đến length(x) là cần thiết cho các trường hợp x chứa các giá trị không tích cực.

gm_mean = function(x, na.rm=TRUE){ 
    exp(sum(log(x[x > 0]), na.rm=na.rm)/length(x)) 
} 

Cảm ơn @ ben-bolker vì đã chú ý đến thông số na.rm và @Gregor để đảm bảo nó hoạt động chính xác.

Tôi nghĩ rằng một số nhận xét có liên quan đến sự tương đương giả của các giá trị NA trong dữ liệu và số không. Trong ứng dụng tôi có trong tâm trí họ là như nhau, nhưng tất nhiên điều này thường không đúng. Do đó, nếu bạn muốn bao gồm việc truyền bá số không bắt buộc, và xử lý length(x) khác nhau trong trường hợp xóa NA, sau đây là một thay thế hơi dài hơn đối với hàm ở trên.

gm_mean = function(x, na.rm=TRUE, zero.propagate = FALSE){ 
    if(any(x < 0, na.rm = TRUE)){ 
    return(NaN) 
    } 
    if(zero.propagate){ 
    if(any(x == 0, na.rm = TRUE)){ 
     return(0) 
    } 
    exp(mean(log(x), na.rm = na.rm)) 
    } else { 
    exp(sum(log(x[x > 0]), na.rm=na.rm)/length(x)) 
    } 
} 

Lưu ý rằng nó cũng kiểm tra đối với bất kỳ giá trị âm, và trả về một thông tin mới hơn và phù hợp NaN tôn trọng điều đó có nghĩa là hình học không được định nghĩa cho các giá trị tiêu cực (nhưng là dành cho số không). Cảm ơn những người bình luận đã ở lại trường hợp của tôi về việc này.

Answer 2

không, nhưng có một vài người đã viết một, chẳng hạn như here.

Một thuộc tính khác lity là sử dụng điều này:

exp(mean(log(x))) 

Answer 3

Tôi sử dụng chính xác những gì Mark nói. Bằng cách này, ngay cả với tapply, bạn có thể sử dụng chức năng được xây dựng trong mean, không cần phải xác định của bạn! Ví dụ, để tính toán cho mỗi nhóm trung bình nhân của dữ liệu $ value:

exp(tapply(log(data$value), data$group, mean)) 

Answer 4

bạn có thể sử dụng psych gói và gọi geometric.mean chức năng trong đó.

Answer 5

Các

exp(mean(log(x))) 

sẽ làm việc trừ khi có một 0 trong x. Nếu vậy, các bản ghi sẽ sản xuất -INF (-Infinite) mà luôn luôn kết quả trong một bình hình học của 0.

Một giải pháp là để loại bỏ các giá trị -INF trước khi tính toán giá trị trung bình:

geo_mean <- function(data) { 
    log_data <- log(data) 
    gm <- exp(mean(log_data[is.finite(log_data)])) 
    return(gm) 
} 

Bạn có thể sử dụng một lớp lót để làm điều này nhưng nó có nghĩa là tính toán nhật ký hai lần không hiệu quả.

exp(mean(log(i[is.finite(log(i))]))) 

Answer 6

Trong trường hợp thiếu giá trị trong dữ liệu của bạn, đây không phải là trường hợp hiếm hoi. bạn cần thêm một đối số nữa. Bạn có thể thử các mã sau đây.

exp(mean(log(i[is.finite(log(i))]),na.rm=T))