長格式數據處理與不平衡觀測

Question

我正在組織使用混合模型的數據。

關於nr個觀測數據是不平衡的。

它看起來是這樣的：

Id <- c("A","A","A","A", "B", "B", "B", "C", "C", "D","D","D","D","D","D") 
v1 <- c(5,5,5,5,8,8,8,15,15,4,4,4,4,4,4) 
v2 <- c(3,3,3,3,5,5,5,10,10,8,8,8,8,8,8) 

my_data <- data.frame(Id, v1, v2) 

head(my_data, n = 20) 

V1和V2可以被看作是靜態的預測，因爲他們有過ID相同的值。數據在觀察次數方面不平衡。

問題A =如何計算靜態預測變量v1的平均值（每個ID的一次觀察值的均值）。

問題B =如何在數據集中的新列中使用類似「切割號碼」的方法將v1組織到一個新的靜態預測變量中，其中3個級別（「低」，「中位數」，「高位」）？

Answer 1

問 - 答：

mean(tapply(v1, Id, mean)) 

問題B：使用cut()功能。