乘法與條件

Question

假設一個數據幀具有以下結構：

x=c(1:18) 
y=c(9:26) 
k=c(NA) 
id=c(1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3) 
task=c(1,1,2,2,2,3,3,1,1,1,2,2,2,1,1,2,2,2) 
alts=c(2,3,1,2,3,1,3,1,2,3,1,2,3,1,2,1,2,3) 

data<-data.frame(id, task, alts, x, y, k) 

現在我想乘x和y具有不同的條件，即，

1. 當ID == i和任務= = j，prod（x）;
2. 當id ==我和任務！= j，prod（y）;
3. 當id ==我，prod（y）。

then k = prod（x）* prod（y）/（1- prod（y））。這個方程中的第一個產品（y）來自條件2，第二個產品（y）來自條件3.

作爲一個例子，假設我想計算k [1]（意味着id == 1，任務== 1），則k [1] =（x [1] * x [2]）*（y [3] * y [4] * y [5] * y [6] * y [7]） /（1-y [1] * y [2] * ... * y [7]）。因爲數據中的k [2]也表示id == 1和task == 1的條件，所以k [2] = k [1]。

我使用的代碼是：

for (i in 1:3){ # for each individual 

    for(j in 1:3){ # for each task of each individual 

    data1=ddply(data, .(id, task), transform, k=prod(x[id==i & task==j])*prod(y[id==i & task!=j])/(1-prod(y[id==i]))) 
    } 
} 

我嘗試這樣的代碼，但沒有奏效。爲什麼功能prod（x-condition 1）* prod（y-condition 2）/ prod（y-condition 3）不起作用？有人可以幫我嗎？

Answer 1

我認爲這可能是最清晰的部分做到這一點。我們可以分別計算每種產品，然後將它們組合在一起。這在計算上不是最佳的，但希望它非常易讀。我會用你的例子數據集作爲輸入：

x=c(1:18) 
y=c(9:26) 
k=c(NA) 
id=c(1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3) 
task=c(1,1,2,2,2,3,3,1,1,1,2,2,2,1,1,2,2,2) 
alts=c(2,3,1,2,3,1,3,1,2,3,1,2,3,1,2,1,2,3) 

data<-data.frame(id, task, alts, x, y, k) 

我給這裏的方法是計算prod(x by id and task)，prod(y by id and task)和prod(y by id)分開，然後在最後將它們結合起來。

x.y.by.id.task <- aggregate(data.frame(x.id.task=data$x, y.id.task=data$y), 
          data[c("id", "task")], 
          prod) 
y.by.id  <- aggregate(data.frame(y.id=data$y), 
          data["id"], 
          prod) 

現在x.y.by.id.task包含x和y的產品通過ID和任務組合，以及y.by.id包含y的產品通過ID。我們可以將它們組合成一個單一的數據框，並通過一個矢量化操作完成最終的計算。

id.task <- merge(x.y.by.id.task, y.by.id) 

id.task$result <- 
    id.task$x.id.task * # prod(x by id by task) 
    (id.task$y.id/id.task$y.id.task)/# prod(y by id and !task) 
    (1 - id.task$y.id) # 1 - prod(y by id) 

現在，在大型數據集的這種做法是不是最優的計算，並根據您的問題設置，您可能會遇到數值不穩定。但是這對於許多問題設置應該足夠了。這個解決方案非常好，因爲R完成了尋找id和任務組合的繁重工作，併爲你安排輸出。

此外，它只計算數據集中存在的id和任務組合的值。在你的情況下，沒有id = 3，task = 3的組合。如果你檢查了最終的id.task data.frame，你會發現沒有行的id = 3和task = 3（因爲沒有行在數據中是這樣的）。

希望有幫助！

Answer 2

好的，讓我們試試這個，根據@leif的評論。我在你的數據幀創建一個新元素：現在

data$calc<- data$x*(data$id==ii & data$task==jj) * data$y*(data$id==ii & data$task!=jj)/ (1-(data$y*(data$id==ii))) 

，爲您的樣本數據，這幾乎永遠是爲零。也許你想使用prod(x)爲空向量返回1的事實？我的計算將x或y爲零，因此它必須被修改成類似

data$calc<- max(1,data$x*(data$id==ii & data$task==jj)) * max(1,data$y*(data$id==ii & data$task!=jj))/ (1-(max(1,data$y*(data$id==ii)))) 

其中，當然會不高興，如果你在你的數據集有任何負數。

編輯：你寫道，你想採取符合i，j條件的所有x的產品，所以我相信這會起作用。這是從我的記憶，因爲我離開我的'scrapboard'在另一個位置：

data$calc<- prod(data$x[data$id==ii & data$task==jj)]) * prod(data$y[(data$id==ii & data$task!=jj)])/ (1-prod(data$y[(data$id==ii)]))