從R中的已經子集的向量中找到對應的值？

背景：我有我的數據集作爲一個CSV文件名爲D（請加載到您的[R）：從R中的已經子集的向量中找到對應的值？

D = read.csv("https://docs.google.com/uc?id=0B5V8AyEFBTmXWU40TUZGTURQWlU&export=download")

我用下面的函數從我的數據獲取2量（請SOURCE到ř）：獲得

source("https://docs.google.com/uc?id=0B5V8AyEFBTmXWTk0LWhaMkY2b3M&export=download")

的2倍量如下：

個

b = BF.d.pvalue(t = D$t.value, n1 = D$n1, n2 = D$n2) 
BF = b[1, ] ; p.value = b[2, ]

子集詳細信息：我已經子集p.value比.05更大及其相應的BF S：

pvalue.05_1 = p.value[p.value > .05] ; 
BF.pvalue.05_1 = BF[p.value > .05]`

我進一步子集BF.pvalue.05_1是1/10和1/3之間：

BF.pvalue.05_1_.1_.33 = BF.pvalue.05_1[BF.pvalue.05_1 > 1/10 & BF.pvalue.05_1 <= 1/3]

問題：現在我想知道如何找到相應的p.value爲BF.pvalue.05_1_.1_.33以上？

來源

2017-06-27 rnorouzian

執行此操作的首選方法是將數據合併到dataframe，然後使用subset命令進行過濾。

myDf = data.frame(p = p.value, BF = BF) 
head(myDf) 
#    p   BF 
# 1 2.274873e-06 6.241835e+03 
# 2 3.811612e-02 1.736017e+00 
# 3 0.000000e+00 2.592434e+147 
# 4 0.000000e+00 1.982820e+130 
# 5 0.000000e+00 1.315152e+29 
# 6 9.992007e-15 4.442134e+11

現在，只要你子集數據橫行，你將有機會獲得這兩個p值和BF值。

firstSubset = subset(myDf, p > .05) 
dim(firstSubset) 
# [1] 175 2 

secondSubset = subset(firstSubset, BF > .1 & BF < 1/3) 
dim(secondSubset) 
# [1] 76 2 

head(secondSubset) 
#   p  BF 
# 28 0.8518770 0.3131790 
# 34 0.9358011 0.2910234 
# 35 0.9302671 0.2911639 
# 52 0.6825720 0.3101911 
# 88 0.7201547 0.2770751 
# 96 0.6472360 0.2868055

或者，您可以同時使用條件simultaniousely

secondSubset = subset(myDf, (BF > .1) & (BF < 1/3) & (p > .05))

來源

2017-06-27 23:33:22

不，（'A' *和*'B'）的否定是（不是'A' *或*不'B' ）。見[這裏]（https://en.wikipedia.org/wiki/De_Morgan%27s_laws） –

我只是說如果你否定（'（p> .05）'和'BF> .1'），你會得到'（p <=。05）'或'BF <= .1'）。你做什麼取決於你。 –

如果您有其他問題，請提出一個新問題。這可能與我所假設的邏輯/數學更相關。所以看看[這篇文章]（https://math.stackexchange.com/questions/320678/de-morgans-theorem-for-3-variables），然後在[math.stackexchange.com]（https ：//math.stackexchange.com） –

從R中的已經子集的向量中找到對應的值？

回答

相關問題