Стандартное отклонение столбца R

Мне было интересно, есть ли встроенная функция в R, которая будет вычислять стандартное отклонение для столбцов, точно так же, как colMeans вычисляет mean для каждого столбца. Было бы достаточно просто написать мою собственную мини-функцию (сложную команду, которая вызывает такие вещи, как apply с sd), но мне было интересно, есть ли что-то, что я мог бы использовать, в то же время сохраняя чистоту моего кода.

Ответ 1

Общая идея состоит в том, чтобы развернуть функцию поперек. У вас много вариантов, один - apply():

R> set.seed(42)
R> M <- matrix(rnorm(40),ncol=4)
R> apply(M, 2, sd)
[1] 0.835449 1.630584 1.156058 1.115269
R>

Ответ 2

Используйте colSds функцию из библиотеки matrixStats.

library(matrixStats)
set.seed(42)
M <- matrix(rnorm(40),ncol=4)
colSds(M)

[1] 0.8354488 1.6305844 1.1560580 1.1152688

Ответ 3

Если вы хотите использовать его с группами, вы можете использовать:

library(plyr)
mydata<-mtcars
ddply(mydata,.(carb),colwise(sd))



  carb      mpg       cyl      disp       hp      drat        wt     qsec        vs        am      gear
1    1 6.001349 0.9759001  75.90037 19.78215 0.5548702 0.6214499 0.590867 0.0000000 0.5345225 0.5345225
2    2 5.472152 2.0655911 122.50499 43.96413 0.6782568 0.8269761 1.967069 0.5270463 0.5163978 0.7888106
3    3 1.053565 0.0000000   0.00000  0.00000 0.0000000 0.1835756 0.305505 0.0000000 0.0000000 0.0000000
4    4 3.911081 1.0327956 132.06337 62.94972 0.4575102 1.0536001 1.394937 0.4216370 0.4830459 0.6992059
5    6       NA        NA        NA       NA        NA        NA       NA        NA        NA        NA
6    8       NA        NA        NA       NA        NA        NA       NA        NA        NA        NA

Ответ 4

Пакет fBasics имеет функцию colStdevs

 require('fBasics')
 set.seed(123)
 colStdevs(matrix(rnorm(1000, mean=10, sd=1), ncol=5))
[1] 0.9431599 0.9959210 0.9648052 1.0246366 1.0351268