R 获得用于模拟的多变量高、低表达式矩阵的有效方法

我想要一个矩阵，包括多个变量中每个变量的一个高（高于平均值1 sd）和一个低（低于中值1 sd）表达式

在一个变量中，对于每个变量，我希望有一个高表达式，而所有其他变量都是低表达式

此外，我希望有一个变量，其中所有其他变量都设置为0，然后每个变量都有一个high和low表达式

我想用它来做模型预测

对于变量1，我已经需要三个变量：

pred_da <- data.frame(var1 = c(median(da$var1)+1*sd(da$var1), median(da$var1)-1*sd(da$var1), median(da$var1)-1*sd(da$var1)), var2 = c(median(da$var2)-1*sd(da$var2), median(da$var2)+1*sd(da$var2), median(da$var2)-1*sd(da$var2)), var3 = c(median(da$var3)-1*sd(da$var3), median(da$var3)-1*sd(da$var3), median(da$var3)+1*sd(da$var3)))

---

pred_da这是一个有点让人心烦意乱的非标准评估，但我设法让它与我的示例数据一起工作：

library(tidyverse)

da <- tibble(ID = 1:10, V1 = rnorm(10, 0, 1), V2 = rpois(10, 2), V3 = rexp(10, 1))

varnames <- colnames(da)[-1]

median_da <- da %>%
  select(- ID) %>%
  mutate_all(~ median(.x)) %>%
  slice(1)

sds <- da %>%
  select(- ID) %>%
  summarise_all(sd)

add_sd <- function(varname, sd) {

  median <- median_da %>%
    pluck(varname)

  median_low <- median_da %>%
    mutate(!!varname := median - sd)

  median_high <- median_da %>%
    mutate(!!varname := median + sd)

  median_low %>%
     bind_rows(median_high) 

}

preds_da <- map2(varnames, sds, ~ add_sd(varname = .x, sd = .y)) %>% bind_rows()



库（tidyverse）
da%
切片（1）
sds%
选择（-ID）%%>%
总结（sd）
加上%
绑定行（中间值高）
}
preds_da%bind_行（）
非标准评估有点让人心烦意乱，但我设法让它与我的示例数据一起工作：

library(tidyverse)

da <- tibble(ID = 1:10, V1 = rnorm(10, 0, 1), V2 = rpois(10, 2), V3 = rexp(10, 1))

varnames <- colnames(da)[-1]

median_da <- da %>%
  select(- ID) %>%
  mutate_all(~ median(.x)) %>%
  slice(1)

sds <- da %>%
  select(- ID) %>%
  summarise_all(sd)

add_sd <- function(varname, sd) {

  median <- median_da %>%
    pluck(varname)

  median_low <- median_da %>%
    mutate(!!varname := median - sd)

  median_high <- median_da %>%
    mutate(!!varname := median + sd)

  median_low %>%
     bind_rows(median_high) 

}

preds_da <- map2(varnames, sds, ~ add_sd(varname = .x, sd = .y)) %>% bind_rows()



库（tidyverse）
da%
切片（1）
sds%
选择（-ID）%%>%
总结（sd）
加上%
绑定行（中间值高）
}
preds_da%bind_行（）
我认为Adam B.的解决方案将中位数而不是中位数-sd作为结果（见下面可复制示例中的代码）

此外，示例代码使用中值+/-sd，而文本将“高”定义为高于平均值（非中值）1 sd，因此不清楚您想要哪个。在这两种情况下，我都选择了中位数

通过在矩阵中填充每列的“低”表达式，并在对角线中添加“高”表达式，可以很容易地使用基数R实现这一点：

#数据（所有版本通用）
种子（1）
da我认为Adam B.的解决方案将中位数而不是中位数-sd作为结果（见下面可复制示例中的代码）

此外，示例代码使用中值+/-sd，而文本将“高”定义为高于平均值（非中值）1 sd，因此不清楚您想要哪个。在这两种情况下，我都选择了中位数

通过在矩阵中填充每列的“低”表达式，并在对角线中添加“高”表达式，可以很容易地使用基数R实现这一点：

#数据（所有版本通用）
种子（1）
da您是否可以共享您的数据样本。这使得提供帮助变得容易多了。我认为这是可以做到的，只是你能像dput（head（da））那样将输出粘贴到你的帖子中吗？你能分享你的数据样本吗。它使提供帮助变得更加容易。我认为它是可以做到的，只是你能像dput（head（da））那样将输出粘贴到你的帖子中吗？一段很棒的代码，它工作得非常完美，谢谢！我相信这个解决方案在“低”的结果中使用了中位数而不是中位数-sd。请参阅下面答案中的代码，以获取可复制的示例。这是一段非常棒的代码，工作非常完美，谢谢！我相信这个解决方案在“低”的结果中使用了中位数而不是中位数-sd。请参阅下面答案中的代码，以获得可复制的示例。是的，这同样有效，非常感谢！事实上，我没有说清楚，对不起。你是对的，我完全忘记了“低”观测值！函数
add_sd（）
可以很容易地修改，输出两行数据，一行用于variable+sd，另一行用于variable-sd。我更改了答案，请参见下文，这同样有效，非常感谢！事实上，我没有说清楚，对不起。你是对的，我完全忘记了“低”观测值！函数
add_sd（）
可以很容易地修改，输出两行数据，一行用于variable+sd，另一行用于variable-sd