Работа над подписями

Question

Этот вопрос является продолжением от earlier post, но с различным набором данных и более подробными сведениями.

Я пытаюсь загрузить ботстрап пропорциональное появление предметов диеты для 7 особей и рассчитать sd(), используя приведенные ниже данные.

data <- structure(list(IndID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L), .Label = c("P01", 
"P02", "P03", "P04", "P05", "P06", "P07"), class = "factor"), 
    PreyGen = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 6L, 5L, 4L, 5L, 4L, 
    4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 4L, 5L, 4L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 4L, 
    4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 4L, 5L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 5L, 4L, 
    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
    5L, 2L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
    4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 4L, 1L, 5L, 4L, 5L, 4L, 4L, 4L, 5L, 4L, 
    4L), .Label = c("Beaver", "Bobcat", "Coyote", "Deer", "Elk", 
    "Raccoon"), class = "factor")), .Names = c("IndID", "PreyGen" 
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -100L)) 

summary из которых выглядит следующим образом.

> summary(data) 
IndID  PreyGen 
P01: 6 Beaver : 6 
P02:23 Bobcat : 2 
P03:12 Coyote : 4 
P04:20 Deer :71 
P05:21 Elk :16 
P06: 7 Raccoon: 1 
P07:11 

Имеются 7 разных индивидуумов (INDID) одного и того же вида и 6 видов добычи (PreyGen). Каждый человек ел различное количество жертв в разных пропорциях (это основное отличие от более раннего поста).

Моя цель - загрузить пропорциональное появление каждого элемента питания для каждого человека. Цикл ниже генерирует пять диет для каждого человека, которые были отобраны с заменой. Данные хранятся в виде списка лиц, каждый из которых содержит список образцов диет.

РЕДАКТИРОВАТЬ добавлен set.seed() и полный выход для P01

set.seed(1) 
BootIndDiet <- list() 
IndTotboot <- list() 
for(i in unique(data$IndID)){ 
    for(j in 1:5){ 
     BootIndDiet[[j]] <- prop.table(table(sample(data$PreyGen[data$IndID == i], 
         length(data$PreyGen[data$IndID == i]),replace = T))) 
         } 
      IndTotboot[[i]] <- BootIndDiet 
      } 

бутстрапированный диеты являются специфическими для каждого отдельного (I), в пропорции и размер выборки. Ниже приведены пять загруженных образцов для P01.

> IndTotboot[[1]] 
[[1]] 

    Beaver Bobcat Coyote  Deer  Elk Raccoon 
0.6666667 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3333333 0.0000000 

[[2]] 

    Beaver Bobcat Coyote  Deer  Elk Raccoon 
0.8333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.0000000 

[[3]] 

    Beaver Bobcat Coyote  Deer  Elk Raccoon 
0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.5000000 

[[4]] 

    Beaver Bobcat Coyote  Deer  Elk Raccoon 
0.6666667 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.1666667 

[[5]] 

    Beaver Bobcat Coyote  Deer  Elk Raccoon 
0.8333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.0000000 

Я пытаюсь вычислить sd() пропорционального вхождения каждого вида копытных для каждого человека. Равномерно для каждого человека (P01 - P07) я хочу sd() пропорционального появления каждого вида добычи в течение пяти диет.

В то время как моя петля дает правильные результаты, мне интересно, как рассчитать sd() загруженных диет для каждого вида добычи, когда данные содержатся во вложенных списках.

Я только включал 5 образцов (бутстрэпы) для каждого человека здесь, но надеюсь, что для создания 10000.

EDIT Согласно предложению по @MrFlick

Примера вывод будет выглядеть следующим образом

  P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 
    Beaver A 
    Bobcat B 
    Coyote C 
    Deer D 
     Elk E 
    Raccoon F 

Где «A» - это sd пропорций бобров, съеденных P01 во всех пяти образцах. Используя выход P01 сверху, «A» = sd (0,66666667, 0,8333333, 0,33333333, 0,66666667, 0,8333333). Двигаясь вниз, «B» будет представлять sd пропорций Bobcat, съеденных P01 во всех пяти образцах, и так далее для каждого вида добычи и индивидуума.

Заранее спасибо.

Answer 1

Итак, вот как я могу подойти к нему.Во-первых, я определить * применять чистые версии rbind, чтобы сделать вещи немного чище

rbindlist <- function(x) do.call(rbind, x) 

Тогда я применить это к каждому человеку, создавая матрицу пропорций, то я использую функцию базового apply вдоль столбцов в вычислить СКО каждого

sapply(lapply(IndTotboot, rbindlist), apply, 2, sd) 

Это возвращает

   P01  P02  P03  P04  P05  P06  P07 
Beaver 0.2041241 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.1749636 0.04979296 
Bobcat 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.05429407 0.0000000 0.00000000 
Coyote 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.02236068 0.03984095 0.0000000 0.00000000 
Deer 0.0000000 0.09425862 0.09128709 0.05477226 0.07968191 0.1749636 0.11853095 
Elk  0.0745356 0.09425862 0.09128709 0.04472136 0.03984095 0.0000000 0.08131156 
Raccoon 0.2173067 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 

по желанию.