Geometric Mean: Gibt es eine eingebaute?

Question

Ich habe versucht, eine eingebaute für geometrische Mittel zu finden, konnte aber nicht.

(Offensichtlich spart mir ein eingebautes Programm keine Zeit während der Arbeit in der Shell, noch vermute ich, dass es einen Unterschied in der Genauigkeit gibt; bei Skripten versuche ich so oft wie möglich eingebaute zu verwenden, wo der (kumulativ) Performance-Gewinn ist oft spürbar.

Falls es nicht ein (was ich bezweifle, dass der Fall ist) hier ist meins.

gm_mean = function(a){prod(a)^(1/length(a))} 

Answer 1

Hier ist ein vektorisiert, nullter und NA tolerante Funktion für die Einbeziehung length(x) geometrisches Mittel in R. Die ausführliche mean Berechnung der Berechnung für die Fälle erforderlich ist, wo x kraft- Werte enthält.

gm_mean = function(x, na.rm=TRUE){ 
    exp(sum(log(x[x > 0]), na.rm=na.rm)/length(x)) 
} 

Dank @ ben-Bolker für unter Hinweis auf die na.rm Passthrough und @Gregor für dafür, dass es korrekt funktioniert.

Ich denke, einige der Kommentare beziehen sich auf eine falsche Äquivalenz von NA Werte in den Daten und Nullen. In der Anwendung, die ich mir vorgenommen habe, sind sie gleich, aber das stimmt natürlich nicht. Wenn Sie also die optionale Weitergabe von Nullen einbeziehen und die length(x) beim Entfernen von NA anders behandeln möchten, ist die folgende etwas längere Alternative zur obigen Funktion.

gm_mean = function(x, na.rm=TRUE, zero.propagate = FALSE){ 
    if(any(x < 0, na.rm = TRUE)){ 
    return(NaN) 
    } 
    if(zero.propagate){ 
    if(any(x == 0, na.rm = TRUE)){ 
     return(0) 
    } 
    exp(mean(log(x), na.rm = na.rm)) 
    } else { 
    exp(sum(log(x[x > 0]), na.rm=na.rm)/length(x)) 
    } 
} 

Beachten Sie, dass es auch für etwaige negative Werte überprüft und gibt ein informativer und entsprechende NaN respektieren, dass geometrische Mittel nicht für negative Werte definiert ist (aber ist für Nullen). Danke an die Kommentatoren, die über meinen Fall geblieben sind.

Answer 2

Nein, aber es gibt ein paar Leute, die geschrieben haben, B. here.

Eine andere Möglichkeit lity ist dies zu verwenden:

exp(mean(log(x))) 

Answer 3

Ich benutze genau was Mark sagt. Auf diese Weise können Sie sogar mit tapply die eingebaute mean Funktion verwenden, die Sie nicht definieren müssen! Zum Beispiel pro-Gruppe geometrische Mittel der Daten $ Wert zu berechnen:

exp(tapply(log(data$value), data$group, mean)) 

Answer 4

können Sie psych Paket verwenden und geometric.mean Funktion in das nennen.

Answer 5

Die

exp(mean(log(x))) 

wird funktionieren, wenn es eine 0 in x ist. Wenn ja, wird das Protokoll erzeugen -Inf (Unbegrenzte), die immer in einem geometrischen Mittelwert ergibt 0.

Eine Lösung ist die -Inf Wert zu entfernen, bevor der Mittelwert Berechnung:

geo_mean <- function(data) { 
    log_data <- log(data) 
    gm <- exp(mean(log_data[is.finite(log_data)])) 
    return(gm) 
} 

Sie können Verwenden Sie einen Einzeiler, um dies zu tun, aber es bedeutet, das Protokoll zweimal zu berechnen, was ineffizient ist.

exp(mean(log(i[is.finite(log(i))]))) 

Answer 6

Falls in Ihren Daten Werte fehlen, ist dies kein seltener Fall. müssen Sie ein weiteres Argument hinzufügen. Sie können folgende Codes versuchen.

exp(mean(log(i[is.finite(log(i))]),na.rm=T))