宽幅小标题的置信区间

Question

我有一个小标题，下面显示了一个示例。它具有七个预测变量（V4至V10）和九个结果（w1，w2，w3，mw，i1，i2，i3，mi，[ C0]）。我正在尝试为第2列（p2）至第10列（w1）

的结果创建置信区间

p2

[当我在

vars    w1    w2      w3      mw      i1      i2      i3      mi      p2
V4  0.084   0.017   0.061   0.054   22.800  4.570   16.700  14.700  0.367
V5  0.032   0.085   0.039   0.052   8.840   23.100  10.700  14.200  0.367
V6  0.026   0.066   0.022   0.038   7.030   18.000  6.070   10.400  0.367
V7  0.097   0.020   0.066   0.061   26.300  5.420   18.100  16.600  0.367
V8  0.048   0.071   0.043   0.054   13.100  19.300  11.800  14.700  0.367
V9  0.018   0.111   0.020   0.050   4.800   30.300  5.440   13.500  0.367
V10 0.053   0.020   0.103   0.058   14.300  5.330   28.000  15.900  0.367
V4  0.084   0.017   0.060   0.054   22.400  4.420   16.200  14.300  0.373
V5  0.032   0.072   0.036   0.047   8.630   19.300  9.760   12.500  0.373
V6  0.030   0.076   0.023   0.043   8.080   20.500  6.070   11.500  0.373
V7  0.080   0.021   0.087   0.063   21.500  5.720   23.300  16.800  0.373
V8  0.053   0.090   0.034   0.059   14.100  24.000  9.110   15.700  0.373
V9  0.016   0.101   0.025   0.048   4.410   27.100  6.790   12.800  0.373
V10 0.060   0.022   0.100   0.061   16.000  5.950   26.800  16.300  0.373

中使用group_by变量（vars）并对三个结果运行分位数（作为测试）时，它并不能满足我的需求。它没有给我三个结果的置信区间，而是给了我一个置信区间，因为如下所示：

dplyr

简而言之，我正在寻找的是类似下表的表格，在该表格中，我获得了每个结果的置信区间。

+   group_by(vars) %>% 
+   do(data.frame(t(quantile(c(.$w1, .$w2, .$w3), probs = c(0.025, 0.975)))))
# A tibble: 7 x 3
# Groups:   variables [7]
  variables  X2.5 X97.5
1 V10       0.0202 0.103 
2 V4        0.017  0.084 
3 V5        0.032  0.0834
4 V6        0.0221 0.0748
5 V7        0.0201 0.0958
6 V8        0.0351 0.0876
7 V9        0.0162 0.110 

任何朝正确方向的指针将不胜感激。我已经阅读过StackOverflow，但似乎找不到解决我想要做的问题的答案。

Answer 1

这里有两种方法。

Base R。

         w1                w2                    w3 
vars X2.5   X97.5   vars  X2.5  X97.5  vars X2.5    X97.5
V10 0.020   0.103   V10 0.020   0.103   V10 0.020   0.103
V4  0.017   0.084   V4  0.017   0.084   V4  0.017   0.084
V5  0.032   0.083   V5  0.032   0.083   V5  0.032   0.083
V6  0.022   0.075   V6  0.022   0.075   V6  0.022   0.075
V7  0.020   0.096   V7  0.020   0.096   V7  0.020   0.096
V8  0.035   0.088   V8  0.035   0.088   V8  0.035   0.088
V9  0.016   0.110   V9  0.016   0.110   V9  0.016   0.110

使用aggregate(df1[-1], list(df1[[1]]), quantile, probs = c(0.025, 0.975)) 。

tidyverse

注意，在第二种方式中，输出格式是不同的，第一个分位数（

library(dplyr)

df1 %>%
  group_by(vars) %>%
  mutate_at(vars(w1:p2), quantile, probs = c(0.025, 0.975))

）在第一行中，第二个分位数（0.025）在最后一行中。

数据。

0.975

Answer 2

另一种可能性：融化/旋转为长格式；计算摘要；然后投射/旋转为宽格式

df1 <-
structure(list(vars = structure(c(2L, 3L, 4L, 
5L, 6L, 7L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L), 
.Label = c("V10", "V4", "V5", "V6", "V7", "V8", 
"V9"), class = "factor"), w1 = c(0.084, 0.032, 
0.026, 0.097, 0.048, 0.018, 0.053, 0.084, 
0.032, 0.03, 0.08, 0.053, 0.016, 0.06), 
w2 = c(0.017, 0.085, 0.066, 0.02, 0.071, 0.111, 
0.02, 0.017, 0.072, 0.076, 0.021, 0.09, 0.101, 
0.022), w3 = c(0.061, 0.039, 0.022, 0.066, 
0.043, 0.02, 0.103, 0.06, 0.036, 0.023, 0.087, 
0.034, 0.025, 0.1), mw = c(0.054, 0.052, 0.038, 
0.061, 0.054, 0.05, 0.058, 0.054, 0.047, 0.043, 
0.063, 0.059, 0.048, 0.061), i1 = c(22.8, 8.84, 
7.03, 26.3, 13.1, 4.8, 14.3, 22.4, 8.63, 8.08, 
21.5, 14.1, 4.41, 16), i2 = c(4.57, 23.1, 18, 5.42, 
19.3, 30.3, 5.33, 4.42, 19.3, 20.5, 5.72, 24, 27.1, 
5.95), i3 = c(16.7, 10.7, 6.07, 18.1, 11.8, 5.44, 
28, 16.2, 9.76, 6.07, 23.3, 9.11, 6.79, 26.8), 
mi = c(14.7, 14.2, 10.4, 16.6, 14.7, 13.5, 15.9, 
14.3, 12.5, 11.5, 16.8, 15.7, 12.8, 16.3), 
p2 = c(0.367, 0.367, 0.367, 0.367, 0.367, 0.367, 
0.367, 0.373, 0.373, 0.373, 0.373, 0.373, 0.373, 
0.373)), class = "data.frame", 
row.names = c(NA, -14L))

不幸的是，这些列的排列顺序不理想；我想不出[[quick修复（您可以按想要的顺序

library(tidyverse)
df2 <- (df1 
     %>% pivot_longer(-vars,"outcome","value") 
     %>% group_by(vars,outcome) 
     %>% summarise(lwr=quantile(value,0.025),upr=quantile(value,0.975))
)

df2 %>% pivot_wider(names_from=outcome,values_from=c(lwr,upr))

使用变量...