乘法与条件

Question

假设一个数据帧具有以下结构：

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) 

现在我想乘x和y具有不同的条件，即，

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

then k = prod（x）* prod（y）/（1- prod（y））。这个方程中的第一个产品（y）来自条件2，第二个产品（y）来自条件3.

作为一个例子，假设我想计算k [1]（意味着id == 1，任务== 1），则k [1] =（x [1] * x [2]）*（y [3] * y [4] * y [5] * y [6] * y [7]） /（1-y [1] * y [2] * ... * y [7]）。因为数据中的k [2]也表示id == 1和task == 1的条件，所以k [2] = k [1]。

我使用的代码是：

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]))) 
    } 
} 

我尝试这样的代码，但没有奏效。为什么功能prod（x-condition 1）* prod（y-condition 2）/ prod（y-condition 3）不起作用？有人可以帮我吗？

Answer 1

我认为这可能是最清晰的部分做到这一点。我们可以分别计算每种产品，然后将它们组合在一起。这在计算上不是最佳的，但希望它非常易读。我会用你的例子数据集作为输入：

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) 

我给这里的方法是计算prod(x by id and task)，prod(y by id and task)和prod(y by id)分开，然后在最后将它们结合起来。

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) 

现在x.y.by.id.task包含x和y的产品通过ID和任务组合，以及y.by.id包含y的产品通过ID。我们可以将它们组合成一个单一的数据框，并通过一个矢量化操作完成最终的计算。

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) 

现在，在大型数据集的这种做法是不是最优的计算，并根据您的问题设置，您可能会遇到数值不稳定。但是这对于许多问题设置应该足够了。这个解决方案非常好，因为R完成了寻找id和任务组合的繁重工作，并为你安排输出。

此外，它只计算数据集中存在的id和任务组合的值。在你的情况下，没有id = 3，task = 3的组合。如果你检查了最终的id.task data.frame，你会发现没有行的id = 3和task = 3（因为没有行在数据中是这样的）。

希望有帮助！

Answer 2

好的，让我们试试这个，根据@leif的评论。我在你的数据帧创建一个新元素：现在

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

，为您的样本数据，这几乎永远是为零。也许你想使用prod(x)为空向量返回1的事实？我的计算将x或y为零，因此它必须被修改成类似

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，当然会不高兴，如果你在你的数据集有任何负数。

编辑：你写道，你想采取符合i，j条件的所有x的产品，所以我相信这会起作用。这是从我的记忆，因为我离开我的'scrapboard'在另一个位置：

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)]))