Вопрос или проблема
Я пытаюсь выполнить выборку из конкретной вариаты в mcnode – фрейме данных, созданном двухмерным Монте-Карло пакетом mc2d. Я скопировал, как выглядит mcnode, ниже.
Есть идеи, как выбрать конкретную вариату или извлечь все данные только из одной вариаты?
mcnode:
node mode nsv nsu nva variate min mean median max Nas type outm
1 x numeric 1000 1000 8 1 34.44 8427 1739 60520 0 VU each
2 x numeric 1000 1000 8 2 11.23 3983 761 47447 0 VU each
3 x numeric 1000 1000 8 3 6.24 2349 443 33426 0 VU each
4 x numeric 1000 1000 8 4 4.23 1585 307 22715 0 VU each
5 x numeric 1000 1000 8 5 3.17 1163 233 15820 0 VU each
6 x numeric 1000 1000 8 6 2.51 904 183 11448 0 VU each
7 x numeric 1000 1000 8 7 2.03 731 147 8595 0 VU each
8 x numeric 1000 1000 8 8 1.65 609 123 6802 0 VU each
Я могу случайным образом выбирать из всех средних значений, используя sample (sample(dose_2t19_CF8, size = 1)), но не могу выбрать вариату. Я не могу понять, как устроен фрейм данных mcnode, и когда я пытаюсь преобразовать его в другой формат, я могу получить либо сводную таблицу, либо использовать unmc и получить список значений, но при этом теряю вариату. Я могу использовать (which =) как часть команды построения графиков, чтобы выбрать конкретную вариату, но не могу это сделать, когда пытаюсь выполнить выборку или использовать unmc для извлечения данных только для одной вариаты.
Понимание структуры данных пакета mc2d/mcnode помогло бы мне подмножить данные, которые я пытаюсь использовать. Или, возможно, кто-то уже написал сценарий или пакет для этого, это было бы очень полезно.
Ответ или решение
Для того чтобы выполнить выборку из определенного варианта в mcnode — структуре данных, созданной с помощью пакета mc2d в языке R, — важно правильно понять, как организованы данные в mcnode. В этом ответе мы подробно рассмотрим, как сделать выборку из конкретного варианта, а также получим все данные по одному варианту.
Структура mcnode
mcnode представляет собой таблицу, в которой каждая строка содержит информацию о конкретном варианте (variate) для определенного узла (node). В данной таблице каждая строка содержит следующие важные колонки:
- node: название узла (в данном случае "x")
- mode: режим обработки (numeric)
- nsv, nsu, nva: количество стохастических, устойчивых и вариативных значений
- variate: идентификатор варианта
- min, mean, median, max: статистические показатели для каждой вариации
- Nas: количество пропущенных значений
- type: тип варианта
- outm: выходные данные
Выборка из конкретного варианта
Для выборки данных из конкретного варианта вам нужно будет отобрать строки по значению колонки variate. Предположим, вы хотите сделать выборку из варианта с идентификатором 2. Вот как это можно реализовать в R:
# Предположим, что mcnode является вашим data frame
library(dplyr)
# Фильтрация данных по вариативу
specific_variate <- mcnode %>% filter(variate == 2)
# Для получения только необходимых статистических показателей
means_data <- specific_variate$mean
# Пример случайной выборки из средних значений
sampled_mean <- sample(means_data, size = 1)Получение всех данных по одной вариации
Если вам необходимо получить все данные для одного варианта, то вы можете воспользоваться аналогичным методом фильтрации:
# Получить все данные для варианта с идентификатором 3
all_data_variate3 <- mcnode %>% filter(variate == 3)
# Выводим данные
print(all_data_variate3)Дополнительная информация
В случае, если вы хотите сохранить данные в другом формате, воспользуйтесь функцией unmc, которая позволяет преобразовать mcnode в более удобный формат. Однако учтите, что в этом процессе возможно потеря информации о вариантах. Для нахождения решения можно комбинировать различные подходы, включая использование dplyr и tidyverse для более эффективного манипулирования данными.
Заключение
Работа с mcnode в R может показаться сложной на первый взгляд, но, используя функции фильтрации и манипулирования данными из пакета dplyr, вы можете легко выполнять выборки по конкретному варианту. Правильная структура кода и понимание работы с данными в R помогут вам намного быстрее достигнуть желаемого результата. В случае возникновения дополнительных вопросов или необходимости в более конкретном примере, вы всегда можете обратиться к документации по пакету mc2d или сообществу R.