Как я могу применить `prop.table` на полях таблицы в r?

Question

Я создал таблицу следующим образом:

mymatrix3=matrix(c(29,54,44,77,62,131,36,67), nrow=4, ncol = 2, byrow = TRUE)
colnames(mymatrix3) <- c("Right Direction", "Wrong Direction")
rownames(mymatrix3) <-c("Northeast", "North Central", "South", "West")
mymatrix3

sample_dist = as.array(prop.table(mymatrix3,2))

Это дает мне: mymatrix3 - мнение людей из разных регионов о направлении правительства:

                   Right Direction Wrong Direction
Northeast                  29              54
North Central              44              77
South                      62             131
West                       36              67

sample_dist:

              Right Direction Wrong Direction
Northeast           0.1695906       0.1641337
North Central       0.2573099       0.2340426
South               0.3625731       0.3981763
West                0.2105263       0.2036474

Однако мне нужна сумма двух столбцов над полем строки таблицы.Я не хочу отделять класс людей.Я хочу собрать их, а затем рассчитать реквизитЧто я могу сделать?

Answer 1

Вы можете суммировать строки, а затем вычислять таблицу:

prop.table(rowSums(mymatrix3,2))

> Northeast     North Central South         West 
  0.166         0.242         0.386         0.206 

Answer 2

Если вам нужна просто сумма строк столбцов (должна работать с любым количеством столбцов), как насчет:

cbind(sample_dist, total = rowSums(sample_dist))
              Right Direction Wrong Direction     total
Northeast           0.1695906       0.1641337 0.3337244
North Central       0.2573099       0.2340426 0.4913525
South               0.3625731       0.3981763 0.7607494
West                0.2105263       0.2036474 0.4141737

В случае, если вам нужен их общий вес:

cbind(sample_dist, total = rowSums(sample_dist), perc = prop.table(rowSums(sample_dist)))

              Right Direction Wrong Direction     total      perc
Northeast           0.1695906       0.1641337 0.3337244 0.1668622
North Central       0.2573099       0.2340426 0.4913525 0.2456762
South               0.3625731       0.3981763 0.7607494 0.3803747
West                0.2105263       0.2036474 0.4141737 0.2070869