R中向量中相似元素的加权平均

我有两个向量

x

和

w

w

是一个长度与

x

相同的权重数值向量，给出了

x

元素的权重

我想给出向量

x

中元素的加权平均值，它们的差异很小（例如1e-1或1e-2），以减少向量

x

的长度。例如，这些向量如下所示：

    w =c(1.459032e-01, 1.535375e-04, 1.829973e-04, 1.057226e-01, 2.833444e-04,
         2.559756e-04, 6.440060e-03, 6.294748e-02, 5.984383e-04, 2.772186e-04,
         4.869825e-05, 8.212092e-04, 1.233256e-01, 2.558964e-04, 3.990816e-03,
         1.665515e-01, 5.760450e-02, 5.803227e-04, 1.738252e-02, 2.431885e-02,
         1.280266e-03, 1.000000e-03, 1.000117e-03, 2.750921e-03, 3.588227e-03,
         3.489142e-04, 5.117452e-04, 5.117502e-04, 3.262697e-01, 3.060975e-01,
         3.089723e-02, 8.603438e-04, 8.603438e-04, 2.558906e-04, 2.558906e-04,
         7.559512e-04, 1.054060e-03, 8.318323e-04, 8.602753e-04, 8.603439e-04,
         8.269244e-04, 8.602833e-04, 8.979898e-04, 7.745014e-04, 5.117474e-04,
         5.691315e+00, 1.780994e+00, 2.416622e-03, 2.441406e-07, 2.441406e-07,
         3.065381e-05, 2.441406e-07, 2.441328e-07, 2.441324e-07, 2.884505e-07,
         2.441409e-07, 2.441411e-07, 2.441399e-07, 2.441406e-07, 2.441400e-07,
         2.441397e-07, 2.441406e-07, 2.441406e-07, 2.441406e-07, 2.441406e-07,
         2.441406e-07, 2.441406e-07, 2.441404e-07, 2.441406e-07, 1.920616e-03)

     x =c(0.3585121, 0.4399527, 0.5643820, 0.6776966, 0.7542579, 0.8374223, 0.9130900,
          0.9999472, 1.0793771, 1.1249381, 1.1700218, 1.2630534, 1.4131273, 1.4795500,
          1.5388979, 1.6587155, 1.7106946, 1.8248076, 1.9035620, 1.9512584, 2.0362027,
          2.1065388, 2.1525816, 2.2617268, 2.6090246, 2.7180285, 2.7704006, 2.8768953,
          2.9358206, 3.0000000, 3.0655239, 3.1266109, 3.1730078, 3.2681434, 3.3125953,
          3.3620683, 3.4191661, 3.4851182, 3.5373484, 3.5998778, 3.6622245, 3.7306358,
          3.8066598, 3.8726307, 3.9614728, 4.0515907, 4.0998298, 4.1870790, 0.4429813,
          0.5619184, 0.6437753, 0.6856169, 1.1212656, 1.2513217, 1.7290070, 1.9762596,
          2.0103108, 2.0440587, 2.2404542, 2.2742832, 2.5947769, 3.1292874, 3.1730608,
          3.4075734, 3.4651103, 3.5266852, 3.5886457, 3.7197153, 3.7967120, 4.0553866)

---

我知道如何根据向量x的权重对其进行排序，但如何识别向量x中的类似值，然后获得它们的加权平均值？

更新的答案

像这样的怎么样。。。？（见下面的代码）

我把原始向量称为origx和origw，这样重新排序的向量就是x和w。该代码在x和w（称为xtemp和wtemp）的临时副本上工作，这些副本被销毁，并在变量xnew和wnew中构建新的x和w（即您所寻找的“较短”向量）

简单来说，代码查看xtemp并找到第一个超过阈值大小的间隙（例如0.05），并将从xtemp开始运行到该“大”间隙的所有元素组合在一起。（如果没有这样的间隙，它将整个xtemp作为一个组。）然后，代码将该组转换为一个称为wgroup（组权重的总和）的权重和一个称为xgroup的代表性x值（这样xgroup*wgroup与所有组元素的加权和相同）。然后，我们将xgroup和wgroup保存到向量xnew和wnew中，删除当前组（通过从xtemp和wtemp中删除它），然后以相同的方式继续，直到所有内容都被分组

试运行一下，看看您的想法：）

旧的响应如下（被上面的…）所取代

我建议重新排列x和w，使x以严格的数字顺序排列，然后使用

diff

函数：

reord = order(x)
x2 = x[reord]
w2 = w[reord]
which(diff(x2)<0.01)

---

您可以看到按数字顺序排列的所有差异，这可能有助于您确定合适的截止值。

您的要求并不明确，特别是考虑到e-01和e-02值不小；e-07值很小。但是：如果你只是想让加权平均数乘以x和w，那么mean（）就是结果。我的解释是，目的是找到“向量x中类似的值”。。。如果将这些值组合在一起，则会减少向量x的长度。直观地说，这可能意味着两个具有权重w1和w2的相似元素x1和x2被一个具有权重w1+w2的折衷值x所取代，因此总加权平均值保持不变…@TimP：感谢您的评论，当我们有两个相似的值时，您的解释是正确的，但实际上可能是我有两个以上的相似值（例如3，或4，…相似值0.4和3，4相似值1.7）。我想找到这些相似的值，得到该组的加权平均值，权重为w1+w2+w3+。。。您编写的代码会找到两个相似的值。当它有两个以上的相似值时，我该怎么办？快速澄清：你想选择一个值，如0.01，表示两个元素“接近”，然后如果x包含一个序列，如（1.800，2.000，2.008，2.016，2.200），你会将元素2，3和4分组在一起，因为相邻的距离（2.000到2.008，以及2.008到2.016）两者都小于0.01？即使元素2和4之间的总间隔超过0.01？@TimP:是的。那正是我要找的。我写了一个函数，你可以看到上面，但我不知道为什么循环不停止？非常感谢。这是我的目标。没问题，试一下，如果一切顺利，请告诉我：）

reord = order(x)
x2 = x[reord]
w2 = w[reord]
which(diff(x2)<0.01)

sort(diff(x2))