R 交叉制表的重量案例，带平均值

我喜欢在ggplot中对案例进行加权以绘制图表。我对每种情况都有一个特定的权重系数，例如：

value weight
2     0.34
5     0.75
6     2.31

等等。。。绘制简单的分组条（“交叉列表”）很容易，我可以使用xtabs功能：

ftab <- round(xtabs(weightBy ~ varCount + varGroup),0)

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ftab非常不清楚你在问什么。但问题底部的评论表明，您希望从加权数据计算平均值和中值。最简单的方法是通过调查包。您需要使用svydesign创建勘测设计对象-您可以忽略所有分层和聚类信息，只包含权重-然后使用svyby（）或svyquantile（）之类的函数来计算所需的任何内容

如果问题只是关于ggplot2（），您可能只需要使用weight=美学就可以了，除非它没有达到我认为的效果。
非常不清楚您在这里要问什么。但问题底部的评论表明，您希望从加权数据计算平均值和中值。最简单的方法是通过调查包。您需要使用svydesign创建勘测设计对象-您可以忽略所有分层和聚类信息，只包含权重-然后使用svyby（）或svyquantile（）之类的函数来计算所需的任何内容

如果问题只是关于ggplot2（），您可能只需要使用weight=美学就可以了，除非它没有达到我认为的效果。
也许我应该给出一个直观的例子。比方说，我想有一个变量“年龄”的方框图，按性别分组：！。现在，如果我用xtabs（weight~age+gender）对“age”和“gender”进行加权，我有正确的权重，但我需要知道每组的新平均值和中值（女性和男性的平均年龄）-并且不知道如何做到这一点。你为什么不使用权重美学？好的，aes（weight=…）有助于分组方框图和小提琴图，谢谢！我错过的最后一件事是计算加权组的平均值。我使用ggplot（mydat，aes（x=组，y=frq，fill=组，weight=wb））对未加权数据（wb设置为1）执行此操作+geom_箱线图（）+统计汇总（fun.y=“mean”，geom=“point”，shape=21）。当我使用加权数据（wb设置为某个权重因子）时，方框图的分位数和中位数明显变化，但平均点没有变化。注意：对于未分组的方框图或小提琴图，获取平均值没有问题，因为我手动计算加权平均值，而没有统计汇总功能。也许我应该给出一个直观的例子。比方说，我想有一个变量“年龄”的方框图，按性别分组：！。现在，如果我用xtabs（weight~age+gender）对“age”和“gender”进行加权，我有正确的权重，但我需要知道每组的新平均值和中值（女性和男性的平均年龄）-并且不知道如何做到这一点。你为什么不使用权重美学？好的，aes（weight=…）有助于分组方框图和小提琴图，谢谢！我错过的最后一件事是计算加权组的平均值。我使用ggplot（mydat，aes（x=组，y=frq，fill=组，weight=wb））对未加权数据（wb设置为1）执行此操作+geom_箱线图（）+统计汇总（fun.y=“mean”，geom=“point”，shape=21）。当我使用加权数据（wb设置为某个权重因子）时，方框图分位数和中位数明显变化，但平均点没有变化。P.S.：对于非分组方框图或小提琴图，获取平均值没有问题，因为我手动计算加权平均值，无需统计汇总功能。谢谢，Peter，我会检查包装和重量。我想要的是用加权数据绘制分组方框图。原始数据没有加权，但我对每种情况都有一个加权因子（参见我上面文章中的示例）。我可以使用xtabs计算计数和分组变量的加权交叉制表。或者，我可以使用Hmisc包中的wtd.mean和wtd.quantile函数来计算加权平均数和分位数，但只能针对单个变量。我现在不能做的是计算每个“列”的加权平均值的加权交叉表/grpI不知道如何使用调查包。我试过以下方法：require（survey）df Ok，我在脚本中发现了一个错误。一切都很好，现在与重量美学的ggplot！谢谢！谢谢，彼得，我会检查包裹和重量。我想要的是用加权数据绘制分组方框图。原始数据没有加权，但我对每种情况都有一个加权因子（参见我上面文章中的示例）。我可以使用xtabs计算计数和分组变量的加权交叉制表。或者，我可以使用Hmisc包中的wtd.mean和wtd.quantile函数来计算加权平均数和分位数，但只能针对单个变量。我现在不能做的是计算每个“列”的加权平均值的加权交叉表/grpI不知道如何使用调查包。我试过以下方法：require（survey）df Ok，我在脚本中发现了一个错误。一切都很好，现在与重量美学的ggplot！谢谢！
weightby <- function(var, weight) {
  items <- unique(var)
  newvar <- c()
  for (i in 1:length(items)) {
    newcount = round(sum(weight[which(var==items[i])]))
    newvar <- c(newvar, rep(items[i], newcount))
  }
  return (newvar)
}
if (!is.null(weightBy)) {
  variable <- weightby(variable, weightBy)
}