如何在 R 中在表的边距上添加比例总和?


表中的比例总和有助于我们理解每一行和每一列对总和的贡献。因此,如果我们想在边距上找到比例总和,如果我们有比例表,我们可以使用 addmargins 函数;而如果没有那个表,那么需要先创建它,然后再使用 addmargins 函数。例如,如果我们有一个名为 prop 的比例表,那么命令将是 addmargins(prop)。

示例 1

考虑比例的表格如下 -

在线演示

> x1<-rpois(5,2)
> x2<-rpois(5,2)
> x3<-rpois(5,2)
> x4<-rpois(5,2)
> x5<-rpois(5,2)
> x6<-rpois(5,2)
> x7<-rpois(5,2)
> x8<-rpois(5,2)
> table1<-prop.table(rbind(x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8))
> table1

输出

         [,1]       [,2]       [,3]       [,4]       [,5]
x1 0.07692308 0.01538462 0.01538462 0.00000000 0.06153846
x2 0.01538462 0.01538462 0.03076923 0.01538462 0.01538462
x3 0.00000000 0.01538462 0.01538462 0.01538462 0.01538462
x4 0.06153846 0.00000000 0.07692308 0.00000000 0.03076923
x5 0.06153846 0.01538462 0.03076923 0.03076923 0.00000000
x6 0.03076923 0.06153846 0.03076923 0.01538462 0.01538462
x7 0.00000000 0.04615385 0.00000000 0.01538462 0.03076923
x8 0.04615385 0.01538462 0.00000000 0.01538462 0.04615385

向表 1 添加边距 -

> addmargins(table1)

输出

                                                                  Sum
x1  0.07692308 0.01538462 0.01538462 0.00000000 0.06153846 0.16923077
x2  0.01538462 0.01538462 0.03076923 0.01538462 0.01538462 0.09230769
x3  0.00000000 0.01538462 0.01538462 0.01538462 0.01538462 0.06153846
x4  0.06153846 0.00000000 0.07692308 0.00000000 0.03076923 0.16923077
x5  0.06153846 0.01538462 0.03076923 0.03076923 0.00000000 0.13846154
x6  0.03076923 0.06153846 0.03076923 0.01538462 0.01538462 0.15384615
x7  0.00000000 0.04615385 0.00000000 0.01538462 0.03076923 0.09230769
x8  0.04615385 0.01538462 0.00000000 0.01538462 0.04615385 0.12307692
Sum 0.29230769 0.18461538 0.20000000 0.10769231 0.21538462 1.00000000

示例 2

在线演示

> y1<-rpois(20,4)
> y2<-rpois(20,4)
> y3<-rpois(20,4)
> df_y<-data.frame(y1,y2,y3)
> df_y

输出

   y1 y2 y3
1   6  3  4
2   6  6  8
3   4  3  5
4   5  6  3
5   2  3  1
6   4  4  5
7   2  4  7
8   2  1  3
9   8  6  6
10  2  5  4
11  3  7  1
12  3  3  4
13  6  4  3
14  4  3  1
15  2  3  2
16  2  1  6
17  4  5  2
18  4  5  3
19  7  6  5
20  3  5  3

示例

> table2<-prop.table(as.matrix(df_y))
> table2

输出

               y1          y2          y3
 [1,] 0.025210084 0.012605042 0.016806723
 [2,] 0.025210084 0.025210084 0.033613445
 [3,] 0.016806723 0.012605042 0.021008403
 [4,] 0.021008403 0.025210084 0.012605042
 [5,] 0.008403361 0.012605042 0.004201681
 [6,] 0.016806723 0.016806723 0.021008403
 [7,] 0.008403361 0.016806723 0.029411765
 [8,] 0.008403361 0.004201681 0.012605042
 [9,] 0.033613445 0.025210084 0.025210084
[10,] 0.008403361 0.021008403 0.016806723
[11,] 0.012605042 0.029411765 0.004201681
[12,] 0.012605042 0.012605042 0.016806723
[13,] 0.025210084 0.016806723 0.012605042
[14,] 0.016806723 0.012605042 0.004201681
[15,] 0.008403361 0.012605042 0.008403361
[16,] 0.008403361 0.004201681 0.025210084
[17,] 0.016806723 0.021008403 0.008403361
[18,] 0.016806723 0.021008403 0.012605042
[19,] 0.029411765 0.025210084 0.021008403
[20,] 0.012605042 0.021008403 0.012605042

向表 2 添加边距 -

> addmargins(table2)

输出

             y1          y2          y3        Sum
    0.025210084 0.012605042 0.016806723 0.05462185
    0.025210084 0.025210084 0.033613445 0.08403361
    0.016806723 0.012605042 0.021008403 0.05042017
    0.021008403 0.025210084 0.012605042 0.05882353
    0.008403361 0.012605042 0.004201681 0.02521008
    0.016806723 0.016806723 0.021008403 0.05462185
    0.008403361 0.016806723 0.029411765 0.05462185
    0.008403361 0.004201681 0.012605042 0.02521008
    0.033613445 0.025210084 0.025210084 0.08403361
    0.008403361 0.021008403 0.016806723 0.04621849
    0.012605042 0.029411765 0.004201681 0.04621849
    0.012605042 0.012605042 0.016806723 0.04201681
    0.025210084 0.016806723 0.012605042 0.05462185
    0.016806723 0.012605042 0.004201681 0.03361345
    0.008403361 0.012605042 0.008403361 0.02941176
    0.008403361 0.004201681 0.025210084 0.03781513
    0.016806723 0.021008403 0.008403361 0.04621849
    0.016806723 0.021008403 0.012605042 0.05042017
    0.029411765 0.025210084 0.021008403 0.07563025
    0.012605042 0.021008403 0.012605042 0.04621849
Sum 0.331932773 0.348739496 0.319327731 1.00000000

更新于: 2021-03-05

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