Desviaciones respecto de la media del grupo por ID
Tengo un conjunto de datos en el que el tiempo está anidado dentro de los individuos:
set.seed(124)
x = rnorm(25)
data.frame(id=rep(1:5, each=5), time=1:5, x=x)
¿Cuál sería una solución de base R para agregar una columna que calcule las desviaciones de cada observación desde la media de la misma persona a lo largo del tiempo (es decir, centrando alrededor de la media de la persona)? La salida debería verse así (x.c es la columna agregada que calcula las desviaciones desde la media de la persona):
id time x x.c
1 1 1 -1.38507062 3.814056e-07
2 1 2 0.03832318 1.423394e+00
3 1 3 -0.76303016 6.220408e-01
4 1 4 0.21230614 1.597377e+00
5 1 5 1.42553797 2.810609e+00
6 2 1 0.74447982 2.233398e-08
7 2 2 0.70022940 -4.425040e-02
8 2 3 -0.22935461 -9.738344e-01
9 2 4 0.19709386 -5.473859e-01
10 2 5 1.20715377 4.626740e-01
11 3 1 0.31833673 2.642477e-08
12 3 2 -1.42379885 -1.742136e+00
13 3 3 -0.40509086 -7.234276e-01
14 3 4 0.99538657 6.770499e-01
15 3 5 0.95881779 6.404811e-01
16 4 1 0.91808790 -3.680049e-09
17 4 2 -0.15096960 -1.069058e+00
18 4 3 -1.22306879 -2.141157e+00
19 4 4 -0.86882429 -1.786912e+00
20 4 5 -1.04248536 -1.960573e+00
21 5 1 -1.10363778 2.169331e-07
22 5 2 0.44418506 1.547823e+00
23 5 3 -0.20495061 8.986874e-01
24 5 4 1.67563243 2.779270e+00
25 5 5 -0.13132225 9.723158e-01
Sé que la solución con tidyverse es group_by, pero me gustaría una solución de base R. ¡Gracias!
davy.ai
Una solución en base R consiste en calcular primero la media para cada individuo usando
tapply, luego usaravepara restar la media individual de cada observación dentro de ese individuo:“`{r}
Calcular las medias individuales
ind_means <- tapply(x, list(rep(1:5, each=5)), mean)
Restar la media individual de cada observación
x.c <- ave(x, rep(1:5, each=5), FUN=function(x) x – ind_means[unique(rep(1:5, each=5))])
Combinar con los datos originales
df <- data.frame(id=rep(1:5, each=5), time=1:5, x=x, x.c=x.c)
Imprimir el resultado
df
id time x x.c
1 1 1 0.7013559 1.233369e+00
2 1 2 -0.7011039 -9.032104e-01
3 1 3 1.7529302 2.284944e+00
4 1 4 -0.2309588 -7.899712e-01
5 1 5 -1.2281187 -1.760133e+00
6 2 1 0.5256181 5.424853e-01
7 2 2 -2.3613020 -2.398741e+00
8 2 3 -0.2132726 5.150513e-01
9 2 4 -0.1945108 5.732143e-01
10 2 5 1.2435622 1.281001e+00
11 3 1 -0.6918348 -1.229647e+00
12 3 2 0.9867647 1.424913e+00
13 3 3 -0.8493034 -3.605277e-01
14 3 4 -1.9869650 -1.325781e+00
15 3 5 0.0415011 8.670734e-01
16 4 1 -1.7406439 -1.545736e+00
17 4 2 -0.3587791 -1.639322e-01
18 4 3 0.7547053 9.498116e-01
19 4 4 1.0215622 1.216470e+00
20 4 5 1.2623268 1.457234e+00
21 5 1 0.4329204 -7.179256e-01
22 5 2 -0.2822041 8.166319e-01
23 5 3 -0.7025074 4.937450e-02
24 5 4 -0.6792871 7.188099e-02
25 5 5 0.7037612 -2.605460e-01
“`