使用 prob 包计算 R 中的条件概率
Using prob package to calculate a conditional probability in R
我的数据是这样的:
d
#> # A tibble: 220 x 2
#> smoker pain
#> <chr> <chr>
#> 1 Smoker Pain
#> 2 Smoker Pain
#> 3 Smoker Pain
#> 4 Smoker Pain
#> 5 Smoker Pain
#> 6 Smoker Pain
#> 7 Smoker Pain
#> 8 Smoker Pain
#> 9 Smoker Pain
#> 10 Smoker Pain
#> # … with 210 more rows
是两个变量的组合:吸烟者和疼痛。
d %>%
count(smoker, pain, sort = T)
#> # A tibble: 4 x 3
#> smoker pain n
#> <chr> <chr> <int>
#> 1 No smoker No pain 107
#> 2 Smoker Pain 70
#> 3 Smoker No pain 35
#> 4 No smoker Pain 8
我想计算一个吸烟者感到疼痛的概率 P(pain|smoker):
library(tidyverse)
library(prob)
d <- probspace(d)
Prob(d, event = smoker == "Smoker", given = pain == "Pain")
#> [1] 0.01282051
据我所知,这个值必须是感到疼痛的吸烟者的百分比:
70/105
#> [1] 0.667
这里有什么问题?
这是数据的代码:
smoker <- c(rep("Smoker", 105), rep("No smoker", 115))
pain <- c(rep("Pain", 70), rep("No pain", 35), rep("Pain", 8), rep("No pain", 107))
d <- tibble(smoker, pain)
我认为你应该在 d <- tibble(smoker, pain)
之后再添加一行 d <- cbind(id = seq(nrow(d)),d)
,即
d <- tibble(smoker, pain)
d <- cbind(id = seq(nrow(d)),d)
那么你会得到想要的结果
> Prob(d, event = pain == "Pain", given = smoker == "Smoker")
[1] 0.6666667
注意:这样做的原因是,Prob()
计算事件和给定条件之间的 intersect()
。当您使用概率 space 的数据框时,交叉点中的重复项将被删除。为避免这种情况,您需要手动添加额外的信息来区分数据框中的行d
,这样所有重复项都可以保存到计算结束。
我的数据是这样的:
d
#> # A tibble: 220 x 2
#> smoker pain
#> <chr> <chr>
#> 1 Smoker Pain
#> 2 Smoker Pain
#> 3 Smoker Pain
#> 4 Smoker Pain
#> 5 Smoker Pain
#> 6 Smoker Pain
#> 7 Smoker Pain
#> 8 Smoker Pain
#> 9 Smoker Pain
#> 10 Smoker Pain
#> # … with 210 more rows
是两个变量的组合:吸烟者和疼痛。
d %>%
count(smoker, pain, sort = T)
#> # A tibble: 4 x 3
#> smoker pain n
#> <chr> <chr> <int>
#> 1 No smoker No pain 107
#> 2 Smoker Pain 70
#> 3 Smoker No pain 35
#> 4 No smoker Pain 8
我想计算一个吸烟者感到疼痛的概率 P(pain|smoker):
library(tidyverse)
library(prob)
d <- probspace(d)
Prob(d, event = smoker == "Smoker", given = pain == "Pain")
#> [1] 0.01282051
据我所知,这个值必须是感到疼痛的吸烟者的百分比:
70/105
#> [1] 0.667
这里有什么问题?
这是数据的代码:
smoker <- c(rep("Smoker", 105), rep("No smoker", 115))
pain <- c(rep("Pain", 70), rep("No pain", 35), rep("Pain", 8), rep("No pain", 107))
d <- tibble(smoker, pain)
我认为你应该在 d <- tibble(smoker, pain)
之后再添加一行 d <- cbind(id = seq(nrow(d)),d)
,即
d <- tibble(smoker, pain)
d <- cbind(id = seq(nrow(d)),d)
那么你会得到想要的结果
> Prob(d, event = pain == "Pain", given = smoker == "Smoker")
[1] 0.6666667
注意:这样做的原因是,Prob()
计算事件和给定条件之间的 intersect()
。当您使用概率 space 的数据框时,交叉点中的重复项将被删除。为避免这种情况,您需要手动添加额外的信息来区分数据框中的行d
,这样所有重复项都可以保存到计算结束。