如何使用R计算在列表中的中位数的概率？

Question

假设我有下面的数据集，它显示了一个假设实验的每个状态的三个观察的列表：

state <- c("Iowa", "Minnesota", "Illinois")
outcome <- list(c(5, 11, 11), c(3, 12, 8), c(9, 14, 2))
dat <- tibble(state, outcome)

每一行都包含状态的名称，以及按位置垂直对齐的实验结果。(第一行保存第一次实验的结果，第二行第二次实验，等等)在实验中，我试图确定一个状态有中值的概率。例如：

• 在第一个实验中，爱荷华州的中位数为5，
• 在第二个实验中，明尼苏达州的中位数为11，
• 在第三个实验中，明尼苏达州的中值为8.

。

因此，在我们的小样本中，我们将为每个州分配以下概率：

爱荷华州的1 / 3 = 33%

• Minnesota's概率为中位数：2 / 3 = 67%

• Illinois's为中位数的概率：0 / 3 = 0%

如何用R来计算状态为中位数的概率？提前谢谢。

Answer 1

这里有一个tidyverse解决方案：

library(dplyr)
library(tidyr)

dat %>% 
  unnest(cols = outcome) %>% 
  group_by(state) %>% 
  mutate(experiment = seq(n())) %>% 
  group_by(experiment) %>% 
  mutate(is_median = as.numeric(outcome == median(outcome))) %>% 
  group_by(state) %>% 
  mutate(prob_median = scales::percent(sum(is_median)/length(is_median)))

#> # A tibble: 9 x 5
#> # Groups:   state [3]
#>   state     outcome experiment is_median prob_median
#>   <chr>       <dbl>      <int>     <dbl> <chr>      
#> 1 Iowa            5          1         1 33%        
#> 2 Iowa           11          2         0 33%        
#> 3 Iowa           11          3         0 33%        
#> 4 Minnesota       3          1         0 67%        
#> 5 Minnesota      12          2         1 67%        
#> 6 Minnesota       8          3         1 67%        
#> 7 Illinois        9          1         0 0%         
#> 8 Illinois       14          2         0 0%         
#> 9 Illinois        2          3         0 0%    

Answer 2

下面是使用prop.table + factor的基本R选项

within(
  dat,
  media_prob <- prop.table(
    table(factor(
      state[sapply(
        asplit(do.call(rbind, outcome), 2),
        function(x) which(x == median(x))
      )],
      levels = state
    ))
  )
)

这给

  state     outcome   media_prob
  <chr>     <list>    <table>
1 Iowa      <dbl [3]> 0.3333333
2 Minnesota <dbl [3]> 0.6666667
3 Illinois  <dbl [3]> 0.0000000