几何意义:是否有内置？

Question

我试图找到几何平均值的内置但不能.

(显然,在shell中工作时内置不会保存我,也不会怀疑在准确性上有任何差异;对于脚本,我尝试尽可能多地使用内置函数,其中(累积)性能提升通常是显而易见的.

如果没有一个(我怀疑是这种情况),这里是我的.

gm_mean = function(a){prod(a)^(1/length(a))}

Answer 1

不,但是有一些人写了一个,比如这里.

另一种可能性是使用这个:

exp(mean(log(x)))

Answer 2

这是一个矢量化,零和NA容忍函数,用于计算R中的几何平均值.对于包含非正值的情况,必须进行详细mean计算.length(x)x

gm_mean = function(x, na.rm=TRUE){
  exp(sum(log(x[x > 0]), na.rm=na.rm) / length(x))
}

感谢@ ben-bolker注意到na.rm传递和@Gregor以确保它正常工作.

我认为一些评论与NA数据和零中的值的假等价性有关.在应用程序中,我想到它们是相同的,但当然这通常不正确.因此,如果要包含零的可选传播,并length(x)在NA删除的情况下区别对待,则以下是上述函数的稍长的替代方法.

gm_mean = function(x, na.rm=TRUE, zero.propagate = FALSE){
  if(any(x < 0, na.rm = TRUE)){
    return(NaN)
  }
  if(zero.propagate){
    if(any(x == 0, na.rm = TRUE)){
      return(0)
    }
    exp(mean(log(x), na.rm = na.rm))
  } else {
    exp(sum(log(x[x > 0]), na.rm=na.rm) / length(x))
  }
}

请注意,它还检查任何负值,并返回更具信息性和适当的NaN尊重,即没有为负值定义几何平均值(但是为零).感谢评论此事的评论者.

Answer 3

你可以使用psych包和调用geometric.mean功能.

Answer 4

该

exp(mean(log(x)))

除非x中有0,否则会有效.如果是这样,日志将产生-Inf(-Infinite),它总是导致几何平均值为0.

一种解决方案是在计算平均值之前删除-Inf值:

geo_mean <- function(data) {
    log_data <- log(data)
    gm <- exp(mean(log_data[is.finite(log_data)]))
    return(gm)
}

您可以使用单行来执行此操作,但这意味着计算两次日志效率很低.

exp(mean(log(i[is.finite(log(i))])))

Answer 5

我正好用Mark所说的.这样,即使使用tapply,您也可以使用内置mean功能,无需定义您的!例如,要计算每组数据的几何平均值$ value:

exp(tapply(log(data$value), data$group, mean))