Точки джиттера на разные суммы в зависимости от условия

Question

У меня есть набор данных с дискретными значениями оси X и большим количеством значений Y. У меня также есть отдельный вектор с мерами неопределенности значений X-оси; эта неопределенность изменяется по оси X. Я хотел бы изменить значения X-оси X на величину, пропорциональную этому значению неопределенности. Это легко, но громоздко сделать это с помощью петли; Я ищу эффективное решение этого.

Возпроизводимо примеру:

#Create data frame with discrete X-axis values (a) 
dat <- data.frame(a = c(rep(5, 5), rep(15,5), rep(25,5)), 
        b = c(runif(5, 1, 2), runif(5, 2, 3), runif(5, 3, 4))) 

#Plot raw, unjittered data 
plot(dat$b ~ dat$a, data = dat, col = as.factor(dat$a), pch = 20, cex = 2) 

#vector of uncertainty estimates 
wid_vec <- c(1,10,3) 

#Ugly manual jittering, not feasible for large datasets but 
#produces the desired result 
dat$a_jit <- c(jitter(rep(5, 5), amount = 1), 
       jitter(rep(15, 5), amount = 10), 
       jitter(rep(25, 5), amount = 3)) 

plot(dat$b ~ dat$a_jit, col = as.factor(dat$a), pch = 20, cex = 2) 

#Ugly loop solution, also works 

newdat <- data.frame() 
a_s <- unique(dat$a) 

for (i in 1:length(a_s)){ 
    subdat  <- dat[dat$a == a_s[i],] 
    subdat$a_jit <- jitter(subdat$a, amount = wid_vec[i]) 
    newdat <- rbind(newdat, subdat) 
} 

plot(newdat$b ~ newdat$a_jit, col = as.factor(newdat$a), pch = 20, cex = 2) 

#Trying to make a vectorized solution, but this of course does not work. 

jitter_custom <- function(x, wid){ 
    j <- x + runif(length(x), -wid, wid) 
    j 
} 

#runif() does not work this way, this is shown to indicate the direction 
#I've been attempting 

В принципе, мне нужно разделить Даты при условии, вызовите соответствующую запись в wid_vec вектора, затем создайте новый столбец, изменив данные dat основанный на значении wild_vec. Похоже, для этого должно быть элегантное решение dplyr, но оно ускользает от меня прямо сейчас.

Цените все предложения!

Answer 1

В качестве альтернативы

set.seed(1) 
dat$a_jit <- c(jitter(rep(5, 5), amount = 1), 
       jitter(rep(15, 5), amount = 10), 
       jitter(rep(25, 5), amount = 3)) 

вы могли бы сделать

set.seed(1) 
x <- with(dat, jitter(a, amount=setNames(c(1,10,3), unique(a))[as.character(a)])) 

Результат тот же:

identical(x, dat$a_jit) 
# [1] TRUE 

Если вы хотите, чтобы предупреждение исчезнуть, вы можете обернуть suppressWarnings() около jitter(...), или использовать что-то вроде with(dat, mapply(jitter, x=a, amount=setNames(c(1,10,3), unique(a))[as.character(a)])).