누락 된 값이있는 R의 가중 평균 계산

Question

값이 누락 된 경우 R의 가중 평균을 계산할 수 있고 값이 누락 된 경우 기존 값의 가중치가 그에 비례하여 상향 조정됩니까?

이 사실을 명확하게 전달하기 위해 가상 시나리오를 만들었습니다. 이것은 누락 된 값에 따라 각 행에 대해 스칼라를 조정해야하는 질문의 루트를 설명합니다.

Image: Weighted Mean Calculation

File: Weighted Mean Calculation in Excel

Answer 1

당신이 필요로하는 결과를 얻을 수 있어야 인수 na.rm = TRUE와 기본 stats 패키지에서 weighted.mean 사용.

library(tidyverse) 
scores <- tribble(
~student, ~test1, ~test2, ~test3, 
    "Mark",  90,  91,  92, 
    "Mike",  NA,  79,  98, 
    "Nick",  81,  NA,  83) 

weights <- tribble(
    ~test, ~weight, 
    "test1",  0.2, 
    "test2",  0.4, 
    "test3",  0.4) 

scores %>% 
    gather(test, score, -student) %>% 
    left_join(weights, by = "test") %>% 
    group_by(student) %>% 
    summarise(result = weighted.mean(score, weight, na.rm = TRUE)) 
#> # A tibble: 3 x 2 
#> student result 
#>  <chr> <dbl> 
#> 1 Mark 91.20000 
#> 2 Mike 88.50000 
#> 3 Nick 82.33333 

Answer 2

예를 들어 데이터 집합을 게시하는 가장 좋은 방법은 dat은 데이터 세트의 이름입니다 dput(head(dat, 20))을 사용하는 것입니다. 그래픽 이미지는 정말 나쁜 선택입니다.
DATA.

dat <- 
structure(list(Test1 = c(90, NA, 81), Test2 = c(91, 79, NA), 
    Test3 = c(92, 98, 83)), .Names = c("Test1", "Test2", "Test3" 
), row.names = c("Mark", "Mike", "Nick"), class = "data.frame") 

w <- 
structure(list(Test1 = c(18, NA, 27), Test2 = c(36.4, 39.5, NA 
), Test3 = c(36.8, 49, 55.3)), .Names = c("Test1", "Test2", "Test3" 
), row.names = c("Mark", "Mike", "Nick"), class = "data.frame") 

CODE.
기본 패키지 stats 및 sapply에 함수 weighted.mean을 사용할 수 있습니다. 메모 및 가중치의 데이터 집합이 matrix 클래스의 R 개체 인 경우 unlist이 필요하지 않습니다.

sapply(seq_len(nrow(dat)), function(i){ 
    weighted.mean(unlist(dat[i,]), unlist(w[i, ]), na.rm = TRUE) 
})