Функция проверки суммы рангов Уилкоксона с нуля - PullRequest
Новая
       27

Функция проверки суммы рангов Уилкоксона с нуля

2 голосов
/ 29 апреля 2020

Я пытаюсь сгенерировать функцию, которая будет возвращать статистику c теста суммы рангов Уилкоксона (это для класса, я знаю, что есть встроенная функция) 

y=c(3,4,4,4,5,6,7)
total=c(x,y)
names=c(rep(c("X"), times = length(x)),rep(c("Y"), times = length(y)))
df=data.frame(names,total)```
df
     names total
1      X     1
2      X     2
3      X     3
4      X     4
5      X     5
6      X     6
7      X     7
8      X     8
9      X     9
10     X    10
11     Y     3
12     Y     4
13     Y     4
14     Y     5
15     Y     6
16     Y     7

Затем я упорядочиваю по убыванию столбца «итого» и, упорядочив их, я ранжирую их 

newdf= df[order(total),]
rankdf=data.frame(newdf,rank=c(1:nrow(newdf)))
rankdf
   names total rank
1      X     1    1
2      X     2    2
3      X     3    3
11     Y     3    4
4      X     4    5
12     Y     4    6
13     Y     4    7
5      X     5    8
14     Y     5    9
6      X     6   10
15     Y     6   11
7      X     7   12
16     Y     7   13
8      X     8   14
9      X     9   15
10     X    10   16

Есть ли способ проверить, какие элементы из столбца «итого» идентичны, и вычислить среднее значение среди их соответствующие значения в столбце «ранг», и переназначить результат в строках, БЕЗ потери столбца имен. Я ожидал что-то вроде этого: 

  names total rank
1      X     1    1
2      X     2    2
3      X     3    3.5
11     Y     3    3.5
4      X     4    6
12     Y     4    6
13     Y     4    6
5      X     5    8.5
14     Y     5    8.5
6      X     6   10.5
15     Y     6   10.5
7      X     7   12.5
16     Y     7   12.5
8      X     8   14
9      X     9   15
10     X    10   16

Я очень плохо знаком с R. Заранее спасибо!

Val

1 Ответ

0 голосов
/ 29 апреля 2020

В wilcox.test используется функция rank, поэтому вы можете сделать то же самое: 

cbind(rankdf,w_rank=rank(rankdf$total))
   names total rank w_rank
1      X     1    1    1.0
2      X     2    2    2.0
3      X     3    3    3.5
11     Y     3    4    3.5
4      X     4    5    6.5
12     Y     4    6    6.5
13     Y     4    7    6.5
14     Y     4    8    6.5
5      X     5    9    9.5
15     Y     5   10    9.5
6      X     6   11   11.5
16     Y     6   12   11.5
7      X     7   13   13.5
17     Y     7   14   13.5
8      X     8   15   15.0
9      X     9   16   16.0
10     X    10   17   17.0
...