在我的数据中,每个空间单位有 1000 个度量值,并且想绘制每个单位的变异系数。我知道如何计算整个数据集的变异系数,但我将如何:
1) 创建一个函数来获取所有类别名称(列中的唯一值)。
2) 仅将 CV 函数应用于每个类别中的那些数据
3) 输出结果,以便将它们绘制为 x=category 和 y=CV
可以使用 Iris 数据集作为示例。假设我想知道每个物种花瓣长度的变异系数。简历本身很简单,但我对其余部分一无所知。
data(iris)
CV <- function(mean, sd){
(sd/mean)*100
}
IrisCV <- CV(mean=mean(iris$Petal.Length), sd=sd(iris$Petal.Length))
IrisCV
非常感谢任何帮助!
最佳答案
首先,您应该将函数更改为:
CV <- function(x){
(sd(x)/mean(x))*100
}
然后就可以使用aggregate()
:
aggregate(Petal.Length ~ Species,
data = iris,
FUN = CV)
# Species Petal.Length
#1 setosa 11.878522
#2 versicolor 11.030774
#3 virginica 9.940466
关于r - 如何自动查找多个类别的变异系数?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40748054/