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Question

此問題是從earlier post開始的延續，但是添加了不同的數據集和更多細節。

我想引導飲食項目的比例出現7個人和計算一個sd（）使用下面的數據。

data <- structure(list(IndID = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L), .Label = c("P01", 
"P02", "P03", "P04", "P05", "P06", "P07"), class = "factor"), 
    PreyGen = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 6L, 5L, 4L, 5L, 4L, 
    4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 4L, 5L, 4L, 5L, 5L, 5L, 4L, 4L, 4L, 
    4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 4L, 5L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 5L, 4L, 
    4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
    5L, 2L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
    4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 4L, 1L, 5L, 4L, 5L, 4L, 4L, 4L, 5L, 4L, 
    4L), .Label = c("Beaver", "Bobcat", "Coyote", "Deer", "Elk", 
    "Raccoon"), class = "factor")), .Names = c("IndID", "PreyGen" 
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -100L)) 

其中summary看起來像這樣。

> summary(data) 
IndID  PreyGen 
P01: 6 Beaver : 6 
P02:23 Bobcat : 2 
P03:12 Coyote : 4 
P04:20 Deer :71 
P05:21 Elk :16 
P06: 7 Raccoon: 1 
P07:11 

有7個不同的個體（IndID）的同一物種和6種獵物（PreyGen）。每個人以不同的比例吃了不同數量的獵物（這是與之前的帖子的主要區別）。

我的目標是引導每個人每個飲食項目的比例發生。 下面的循環爲每個用替換採樣的個體生成五種飲食。數據存儲爲個人列表，每個列表包含樣本飲食列表。

EDIT加入set.seed()和滿輸出按比例和樣本大小P01

set.seed(1) 
BootIndDiet <- list() 
IndTotboot <- list() 
for(i in unique(data$IndID)){ 
    for(j in 1:5){ 
     BootIndDiet[[j]] <- prop.table(table(sample(data$PreyGen[data$IndID == i], 
         length(data$PreyGen[data$IndID == i]),replace = T))) 
         } 
      IndTotboot[[i]] <- BootIndDiet 
      } 

自舉飲食是特定於每個單獨的（i）中。下面以P01的五個自舉樣本爲例。

> IndTotboot[[1]] 
[[1]] 

    Beaver Bobcat Coyote  Deer  Elk Raccoon 
0.6666667 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.3333333 0.0000000 

[[2]] 

    Beaver Bobcat Coyote  Deer  Elk Raccoon 
0.8333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.0000000 

[[3]] 

    Beaver Bobcat Coyote  Deer  Elk Raccoon 
0.3333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.5000000 

[[4]] 

    Beaver Bobcat Coyote  Deer  Elk Raccoon 
0.6666667 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.1666667 

[[5]] 

    Beaver Bobcat Coyote  Deer  Elk Raccoon 
0.8333333 0.0000000 0.0000000 0.0000000 0.1666667 0.0000000 

我試圖計算出每個獵物的每一個人的比例發生sd()。同樣，對於每個人（P01 - P07），我希望在5種日糧中每種獵物的比例出現的sd()。

當我的循環產生正確的結果時，我想知道當數據包含在嵌套列表中時，如何計算每個獵物物種的引導飲食的sd()。

我只包括5個樣本（引導程序）爲每個單獨在這裏，而是希望通過@MrFlick

一個例子輸出應該是這樣的

產生10000

編輯按建議

  P01 P02 P03 P04 P05 P06 P07 
    Beaver A 
    Bobcat B 
    Coyote C 
    Deer D 
     Elk E 
    Raccoon F 

其中「A」是P01在所有五個樣品中吃海狸的比例的sd。使用上面的P01的輸出，「A」= sd（0.6666667,0.8333333,0.33333333,0.66666667,0.8333333）。向下移動時，「B」代表所有五個樣本中P01吃掉的山貓比例的sd，以此類推。

在此先感謝。

Answer 1

所以這裏是我可能會接近它。首先，我定義rbind的*適用的版本，以使事情更清潔

rbindlist <- function(x) do.call(rbind, x) 

然後我將此每個人，創建比例的矩陣，那麼我使用基本apply功能沿列計算的每個

sapply(lapply(IndTotboot, rbindlist), apply, 2, sd) 

在SD這返回

   P01  P02  P03  P04  P05  P06  P07 
Beaver 0.2041241 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.1749636 0.04979296 
Bobcat 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.05429407 0.0000000 0.00000000 
Coyote 0.0000000 0.00000000 0.00000000 0.02236068 0.03984095 0.0000000 0.00000000 
Deer 0.0000000 0.09425862 0.09128709 0.05477226 0.07968191 0.1749636 0.11853095 
Elk  0.0745356 0.09425862 0.09128709 0.04472136 0.03984095 0.0000000 0.08131156 
Raccoon 0.2173067 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 

如所期望。