如何使用 R 计算成为列表中中位数的概率？答案

【问题标题】：How to calculate the probability of being a median across a list using R?如何使用 R 计算成为列表中中位数的概率？
【发布时间】：2020-09-12 19:13:41
【问题描述】：

假设我有以下数据集，其中显示了假设实验的每个状态的三个观察结果列表：

state <- c("Iowa", "Minnesota", "Illinois")
outcome <- list(c(5, 11, 11), c(3, 12, 8), c(9, 14, 2))
dat <- tibble(state, outcome)

每一行都包含州名，以及按位置垂直对齐的实验结果。（第一行保存第一个实验的结果，第二行保存第二个实验的结果，等等。）我正在尝试确定在实验中具有中值的状态的概率。例如：

在第一个实验中，爱荷华州的中值为 5。
在第二个实验中，明尼苏达州的中位数为值为 11。
在第三个实验中，明尼苏达州的中值 8 个。

因此，给定我们的小样本，我们将为每个状态分配以下概率：

爱荷华州成为中位数的概率：1 / 3 = 33%
明尼苏达州成为中位数的概率：2 / 3 = 67%
伊利诺伊州成为中位数的概率：0 / 3 = 0%

如何使用 R 计算一个状态成为中位数的概率？提前致谢。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

这是一个 tidyverse 解决方案：

library(dplyr)
library(tidyr)

dat %>% 
  unnest(cols = outcome) %>% 
  group_by(state) %>% 
  mutate(experiment = seq(n())) %>% 
  group_by(experiment) %>% 
  mutate(is_median = as.numeric(outcome == median(outcome))) %>% 
  group_by(state) %>% 
  mutate(prob_median = scales::percent(sum(is_median)/length(is_median)))

#> # A tibble: 9 x 5
#> # Groups:   state [3]
#>   state     outcome experiment is_median prob_median
#>   <chr>       <dbl>      <int>     <dbl> <chr>      
#> 1 Iowa            5          1         1 33%        
#> 2 Iowa           11          2         0 33%        
#> 3 Iowa           11          3         0 33%        
#> 4 Minnesota       3          1         0 67%        
#> 5 Minnesota      12          2         1 67%        
#> 6 Minnesota       8          3         1 67%        
#> 7 Illinois        9          1         0 0%         
#> 8 Illinois       14          2         0 0%         
#> 9 Illinois        2          3         0 0%

【讨论】：

【解决方案2】：

这是使用prop.table + factor 的基本 R 选项

within(
  dat,
  media_prob <- prop.table(
    table(factor(
      state[sapply(
        asplit(do.call(rbind, outcome), 2),
        function(x) which(x == median(x))
      )],
      levels = state
    ))
  )
)

给了

  state     outcome   media_prob
  <chr>     <list>    <table>
1 Iowa      <dbl [3]> 0.3333333
2 Minnesota <dbl [3]> 0.6666667
3 Illinois  <dbl [3]> 0.0000000

【讨论】：