如何从R中具有连续和分类数据的数据矩阵中生成子组
如何从R中具有连续和分类数据的数据矩阵中生成子组
提问于 2016-05-17 01:06:50
我有一个数据集：
并希望检查假设。我想检查正态分布和偏差，并希望建立子群。例如，我想检查列出的每个变量(OM、redox等)的100组分布。有没有办法为这些变量建立一个"100“组，然后对它们进行测试？
谢谢你的帮助!
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2016-05-17 01:33:48
您可以使用tapply将函数应用于子组
set.seed(10)
df <- data.frame(id = 100:104,
redox = rnorm(25,mean = 20,sd = 10),
depth = runif(25,min = 10,max = 30))
tapply(df$redox,df$id,sd)这导致了
> tapply(df$redox,df$id,sd)
100 101 102 103 104
6.181492 11.067056 4.863818 14.269076 7.962710 如果要同时对多个列运行测试，请使用aggregate
aggregate(df[,2:3],by = list(df$id),sd)这就给出了：
Group.1 redox depth
1 100 6.181492 6.319090
2 101 11.067056 5.869627
3 102 4.863818 2.808336
4 103 14.269076 3.438697
5 104 7.962710 6.296606要测试正态性，可以使用shapiro.test
aggregate(df[,2:3],by = list(df$id),function(x) shapiro.test(x)$statistic)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/37259400
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