Вы должны определить вспомогательную функцию для вычисления необходимой статистики.Тогда *apply
, которые функционируют по группам, определенным столбцом Rep
.
funStats <- function(DF, a = 0.25, L = 75, W = 20, big_N = L*W/a){
n <- nrow(DF)
w <- DF[["Y_Star_T"]]/DF["m"]
mu_hat <- (1/n *sum(w))/a
tau_hat <- (big_N*a)*mu_hat
var_mu_hat <- (1/(n*(n-1))*sum((w-mu_hat)^2))/a^2
var_tau_hat <- (big_N*a)^2*var_mu_hat
res <- c(mu_hat = mu_hat,
tau_hat = tau_hat,
var_mu_hat = var_mu_hat,
var_tau_hat = var_tau_hat
)
res
}
sapply(split(netdata, netdata$Rep), funStats)
# 1 2 3
#mu_hat 4.857143e+00 1.158333e+01 6.428571e+00
#tau_hat 7.285714e+03 1.737500e+04 9.642857e+03
#var_mu_hat 1.065170e+02 6.557882e+02 3.721224e+02
#var_tau_hat 2.396633e+08 1.475523e+09 8.372755e+08
result <- lapply(split(netdata, netdata$Rep), funStats)
result <- do.call(rbind, result)
result
# mu_hat tau_hat var_mu_hat var_tau_hat
#1 4.857143 7285.714 106.5170 239663265
#2 11.583333 17375.000 655.7882 1475523437
#3 6.428571 9642.857 372.1224 837275510
Данные.
Обратите внимание, что строка 8 закомментирована.
netdata <- read.table(text = "
Rep Y_Star_T m
1 3 3
1 8 7
1 9 6
2 13 2
2 5 5
2 19 16
3 12 7
#3 7
3 9 6
", header = TRUE)