for-Schleife durch die Daten-frame und Schleifen mit eindeutigen Werten

Ich versuche, die Arbeit am code zu erstellen eine Funktion zum drei-Stufen-cluster sampling, aber ich bin gerade mit dummy-Daten jetzt so dass ich verstehen kann, was Los ist, in meiner Funktion.

Ich arbeite für loops und einen Daten-Rahmen mit gruppierten Werte. Ich bin ein Daten-frame, der Daten enthält:

    Cluster group   value   value.K.bar  value.M.bar      N.bar
1       1       A   1        1.5            2.5             4
2       1       A   2        1.5            2.5             4
3       1       B   3        4.0            2.5             4
4       1       B   4        4.0            2.5             4
5       2       B   5        4.0            6.0             4
6       2       C   6        6.5            6.0             4
7       2       C   7        6.5            6.0             4

ich versuche ausführen der for-Schleife 

n <- dim(data)[1]
e <- 0
total <- 0
for(i in 1:n) {e = data.y$value.M.bar[i] - data$N.bar[i]
               total = total + e^2}

Meine Frage ist: gibt es eine Möglichkeit, führen Sie die gleiche Schleife, aber für die eindeutigen Werte in der Gruppe? Sagen:

Group 'A', 'B', 'C'

Jede Hilfe wäre sehr geschätzt werden!

Edit: für korrekte Sprache

  • was ist data.y im Gegensatz zu data?
  • Nur ein Gedanke in deinem Beispiel: In meiner (begrenzten) Erfahrung mit echten Daten, die ich gefunden habe, ist es eine schlechte Politik zum speichern von berechneten Werten (wie Ihr value.K.bar) neben raw-Daten, da, wenn ich die Teilmenge oder drop Zeilen, diejenigen, die berechneten Werte möglicherweise ungültig.
InformationsquelleAutor user2325155 | 2013-04-26
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    Können Sie by zum Beispiel, um Ihre Daten pro Gruppe. Zuerst habe ich wickeln Sie Ihren code in einer Funktion, die Daten als input.

    get.total <- function(data){
  n <- dim(data)[1]
  e <- 0
  total <- 0
  for(i in 1:n) {
    e <- data$value.M.bar[i] - data$N.bar[i] ## I correct this line
    total <- total + e^2
  } 
  total
}

    Dann zu berechnen insgesamt nur für Gruppe B und C Sie dies tun :

        by(data,data$group,FUN=get.total)
data$group: A
[1] 4.5
---------------------------------------------------------------------------------------------------- 
data$group: B
[1] 8.5
---------------------------------------------------------------------------------------------------- 
data$group: C
[1] 8

    Aber besser , Hier ein vektorisiert version Ihrer Funktion

     by(data,data$group,
        function(dat)with(dat, sum((value.M.bar - N.bar)^2)))
    InformationsquelleAutor agstudy
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