是否有一种方法可以折叠R中的加权均值？

Question

我正在尝试将以下代码从Stata转换为R：

collapse (mean) erate_total_male laborforce_male erate_total_male_1953 laborforce_male_1953 share_expellees_male share_dest_flats instrument share_agric_1939 city_state (max) occzone_occu [aw=laborforce_male], by(bundesland_id_1953 occupation_id)

我试图在R中使用collapse包，但是我不确定如何结合Stata代码的权重元素或最大值（尽管我可能只是生成一个新变量来解决该问题）。

test1 <- rep_data %>%
  mutate(bundesland_id_1953 = 
           case_when(
             bundesland_id == 8 ~ 99,
             bundesland_id == 9 ~ 99,
             bundesland_id == 10 ~ 99,
           )) %>%
  group_by(bundesland_id_1953, occupation_id) %>% 
  select(erate_total_male, laborforce_male, erate_total_male_1953, laborforce_male_1953, share_expellees_male, share_dest_flats, instrument_male, share_agric_1939, city_state, occzone_occu) %>% fmean

我也尝试为所有变量生成均值，但是在添加权重时遇到了相同的问题：

t6Data2 <- rep_data %>%
  mutate(bundesland_id_1953 = 
           case_when(
             bundesland_id == 8 ~ 99,
             bundesland_id == 9 ~ 99,
             bundesland_id == 10 ~ 99,
           )) %>% 
  group_by(bundesland_id_1953, occupation_id) %>% summarise_at(vars(erate_total_male, laborforce_male, erate_total_male_1953, laborforce_male_1953, share_expellees_male, share_dest_flats, instrument_male, share_agric_1939, city_state)

最后，我尝试了一个循环，但是当我使用lm（）运行回归时，我的变量没有出现：

test444 <- rep_data %>%
  mutate(bundesland_id_1953 = 
           case_when(
             bundesland_id == 8 ~ 99,
             bundesland_id == 9 ~ 99,
             bundesland_id == 10 ~ 99,
           )) %>% 
  group_by(bundesland_id_1953, occupation_id)

t6_data_test4 <- sapply(c(test444$erate_total_male, test444$laborforce_male, test444$erate_total_male_1953, test444$laborforce_male_1953, test444$share_expellees_male, test444$share_dest_flats, test444$instrument_male, test444$share_agric_1939, test444$city_state), function(x) {
  weighted.mean(x, weight = laborforce_male)
}) 

我不确定该怎么做，但我会提供任何帮助。我是一个相对新手，因此对我在代码中犯的任何明显错误深表歉意。

Answer 1

我也对您的加权方案表示怀疑：在某些时候，似乎您是通过……本身对变量进行加权？但是我当然不知道数据。