測試一個因子是否嵌套在另一個因子中

有沒有簡單的方法可以確定一個向量是嵌套在另一箇中的？換句話說，在下面的示例中，bar的每個值都與foo中的一個值相關聯，因此bar嵌套在foo內。測試一個因子是否嵌套在另一個因子中

data.frame(foo=rep(seq(4), each=4), bar=rep(seq(8), each=2))

澄清，這裏是理想的結果：

foo <- rep(seq(4), each=4) 
bar <- rep(seq(8), each=2) 
qux <- rep(seq(8), times=2) 
# using a fake operator for illustration: 
bar %is_nested_in% foo # should return TRUE 
qux %is_nested_in% foo # should return FALSE

來源

2016-12-30 drammock

你需要'任何（複製（RLE（酒吧）$值））所有（在％RLE（巴FOO％）$值）' – akrun

@！ akrun第一部分（'！any（duplicated（rle（bar）$ values）'）是比我想要的更強的約束。如果'foo'是'c（1,1,1,1,2,2,2,2）'而'bar'是'c（1,2,1,2,3,4,3,4）''那麼'bar'仍然會嵌套在'foo' – drammock

假設你有兩個因素f和g，並想知道是否g嵌套在f。

方法1：對於誰喜歡的線性代數

考慮兩個因素，設計矩陣人：

Xf <- model.matrix(~ f + 0) 
Xg <- model.matrix(~ g + 0)

如果g嵌套在f，那麼Xf列空間必須是子空間的列空間爲Xg。換言之，對於Xf的列：y = Xf %*% bf的任何線性組合，可以解決方程式Xg %*% bg = y恰好爲。

y <- Xf %*% rnorm(ncol(Xf)) ## some random linear combination on `Xf`'s columns 
c(crossprod(round(.lm.fit(Xg, y)$residuals, 8))) ## least squares residuals 
## if this is 0, you have nesting.

方法2：對於誰喜歡統計人

我們檢查應急表：

M <- table(f, g)

如果所有列只有一個非零項，你有嵌套在fg 。換句話說：

all(colSums(M > 0L) == 1L) 
## `TRUE` if you have nesting

點評：對於任何方法，你可以很容易地擠碼成一條線。

來源

2016-12-30 18:09:44

有趣的方法中，我可以看出它爲什麼會起作用，儘管對於這個特定的問題似乎有點矯枉過正。 – drammock

你編輯的答案有很大的改進，並且更好地解釋了它的工作原理。我仍然認爲基於線性代數的解決方案是過度的（即產生一個隨機的「y」和求解一個線性模型的中間步驟），並且如果你的數據是數字的，並且你忘記了在生成模型矩陣之前調用'factor'。但是，您添加的應急表方法非常簡潔並且可以與數字向量一起使用。 – drammock

我認爲這將工作：

nested_in <- function(b, a) { 
    df <- data.frame(a, b) 
    all(sapply(split(df, df$b), function(i) length(unique(i$a)) < 2)) 
} 

foo <- rep(seq(4), each=4) 
bar <- rep(seq(8), each=2) 
qux <- rep(seq(8), times=2)  

nested_in(bar, foo) # TRUE 
nested_in(qux, foo) # FALSE

來源

2016-12-30 18:09:58 drammock

測試一個因子是否嵌套在另一個因子中

回答

相關問題