使用仅使用先前观测值计算的平均值和标准差对每个观测值进行标准化

Question

我能够使用仅根据先前观察结果计算的平均值和标准差来标准化变量“len”的每个观察结果。但是，我可以将它作为一列附加到我的数据框“tg”中。 你能帮我解决这个问题吗？

这是我的数据和下面的代码

tg<-structure(list(len = c(4.2, 11.5, 7.3, 5.8, 6.4, 10, 11.2, 11.2, 
                           5.2, 7, 16.5, 16.5, 15.2, 17.3, 22.5, 17.3, 13.6, 14.5, 18.8, 
                           15.5), supp = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
                                                     2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), levels = c("OJ", 
                                                                                                             "VC"), class = "factor"), dose = c(0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 0.5, 

a<-for (i in 1:20) print((a=(tg$len[i]-mean(tg$len[1:i]))/sd(tg$len[1:i])))
a

如何将“a”合并到数据框“tg”？

Answer 1

由于您只操作“len”列，因此即使您提供的数据最后已被截断，也没关系。

tg <- structure(list(len = c(4.2, 11.5, 7.3, 5.8, 6.4, 10, 11.2, 11.2, 
5.2, 7, 16.5, 16.5, 15.2, 17.3, 22.5, 17.3, 13.6, 14.5, 18.8, 
15.5)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -20L))

library(cgwtools)
library(tidyverse)

mutate(tg, a = (len - cummean(len)) / as.numeric(cumfun(len,FUN=sd)))

    len          a
1   4.2         NA
2  11.5  0.7071068
3   7.3 -0.1000786
4   5.8 -0.4467580
5   6.4 -0.2338041
6  10.0  0.9034338
7  11.2  1.1020545
8  11.2  0.9600072
9   5.2 -0.9995251
10  7.0 -0.3568003
11 16.5  2.1167875
12 16.5  1.7134116
13 15.2  1.2505815
14 17.3  1.5144804
15 22.5  2.0939917
16 17.3  1.0537874
17 13.6  0.3614600
18 14.5  0.5132783
19 18.8  1.2491686
20 15.5  0.6024895

Answer 2

您可以使用此处中的现有代码来计算结果：

tg$a <- (tg$len - cummean(tg$len))/cumvar_cpp(tg$len, TRUE)
tg

   len           a
1   4.2         NA
2  11.5  0.7071068
3   7.3 -0.1000786
4   5.8 -0.4467580
5   6.4 -0.2338041
6  10.0  0.9034338
7  11.2  1.1020545
8  11.2  0.9600072
9   5.2 -0.9995251
10  7.0 -0.3568003
11 16.5  2.1167875
12 16.5  1.7134116
13 15.2  1.2505815
14 17.3  1.5144804
15 22.5  2.0939917
16 17.3  1.0537874
17 13.6  0.3614600
18 14.5  0.5132783
19 18.8  1.2491686
20 15.5  0.6024895

---

从给出的站点复制代码：

cummean <- function (x) cumsum(x) / seq_along(x)

Rcpp::cppFunction('NumericVector cumvar_cpp(NumericVector x, bool sd) {
  int n = x.size();
  NumericVector v(n);
  srand(time(NULL));
  double pivot = x[rand() % n];
  double *xx = &x[0], *xx_end = &x[n], *vv = &v[0];
  int i = 0; double xi, sum2 = 0.0, sum = 0.0, vi;
  for (; xx < xx_end; xx++, vv++, i++) {
    xi = *xx - pivot;
    sum += xi; sum2 += xi * xi;
    vi = (sum2 - (sum * sum) / (i + 1)) / i;
    if (sd) vi = sqrt(vi);
    *vv = vi;
    }
  return v;
  }')