幾何平均：ビルトインはありますか？

組み込みの幾何平均を見つけようとしましたが、見つかりませんでした。

（明らかに、ビルトインはシェルでの作業中に時間を節約するつもりはありません。また、精度に違いがあるとは思わないでしょう。スクリプトでは、ビルトインを可能な限り頻繁に使用しようとします（累積）多くの場合、パフォーマンスの向上が顕著です。

ない場合（私はそうではありません）は、ここにあります。

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

これは、Rの幾何平均を計算するためのベクトル化されたゼロ許容関数とNA許容関数です。非正値が含まれている場合は、詳細なmean計算length(x)が必要xです。

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

パススルーに注意してくれた@ ben-bolkerと、na.rm正しく動作することを確認してくれた@Gregorに感謝します。

コメントのいくつかはNA、データとゼロの値の偽の同等性に関連していると思います。念頭に置いたアプリケーションでは同じですが、もちろんこれは一般的には当てはまりません。したがって、オプションのゼロの伝播を含めlength(x)、NA削除の場合に別の方法で処理したい場合、以下は上記の関数の少し長い代替です。

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))
  }
}

また、負の値もチェックしNaN、幾何平均が負の値に対して定義されていない（ただし、ゼロに対する）ことを考慮して、より有益で適切な値を返します。これについて私の事件に留まったコメント者に感謝します。

いいえ、ですが、こちらのように書いた人もいます。

別の可能性はこれを使用することです：

exp(mean(log(x)))

psychパッケージを使用して、geometric.mean関数を呼び出すことができます。

の

exp(mean(log(x)))

xに0がなければ機能します。その場合、ログは-Inf（-Infinite）を生成し、常に幾何平均が0になります。

1つの解決策は、平均を計算する前に-Inf値を削除することです。

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

これを行うにはワンライナーを使用できますが、これはログを2回計算することを意味し、非効率的です。

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

私はマークが言うことを正確に使います。このように、tapplyを使用しても、組み込みmean関数を使用できます。自分で定義する必要はありません。たとえば、data $ valueのグループごとの幾何平均を計算するには：

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

このバージョンは、他の回答よりも多くのオプションを提供します。

• これにより、ユーザーは（実際の）数値ではない結果と使用できない結果を区別できます。負の数が存在する場合、答えは実数ではないため、NaN返されます。すべてのNA値の場合、関数はNA_real_代わりに戻り、実際の値が文字通り利用できないことを反映します。これは微妙な違いですが、（少し）より堅牢な結果が得られる可能性があります。

• 最初のオプションのパラメーターzero.rmは、ユーザーがゼロにすることなく、出力に影響を与えることができるようにすることを目的としています。場合zero.rmに設定されているFALSEとetaに設定されているNA_real_（デフォルト値）、ゼロが1に向かって結果を縮小する効果を有します。私はこれに対する理論的な正当化はありません-ゼロを無視するのではなく、結果を自動的にゼロにすることを含まない「何かをする」ことの方が理にかなっているようです。

• eta次のディスカッションに触発されてゼロを処理する方法です：https : //support.bioconductor.org/p/64014/

geomean <- function(x,
                    zero.rm = TRUE,
                    na.rm = TRUE,
                    nan.rm = TRUE,
                    eta = NA_real_) {
    nan.count <- sum(is.nan(x))
     na.count <- sum(is.na(x))
  value.count <- if(zero.rm) sum(x[!is.na(x)] > 0) else sum(!is.na(x))

  #Handle cases when there are negative values, all values are missing, or
  #missing values are not tolerated.
  if ((nan.count > 0 & !nan.rm) | any(x < 0, na.rm = TRUE)) {
    return(NaN)
  }
  if ((na.count > 0 & !na.rm) | value.count == 0) {
    return(NA_real_)
  }

  #Handle cases when non-missing values are either all positive or all zero.
  #In these cases the eta parameter is irrelevant and therefore ignored.
  if (all(x > 0, na.rm = TRUE)) {
    return(exp(mean(log(x), na.rm = TRUE)))
  }
  if (all(x == 0, na.rm = TRUE)) {
    return(0)
  }

  #All remaining cases are cases when there are a mix of positive and zero
  #values.
  #By default, we do not use an artificial constant or propagate zeros.
  if (is.na(eta)) {
    return(exp(sum(log(x[x > 0]), na.rm = TRUE) / value.count))
  }
  if (eta > 0) {
    return(exp(mean(log(x + eta), na.rm = TRUE)) - eta)
  }
  return(0) #only propagate zeroes when eta is set to 0 (or less than 0)
}

EnvStatsパッケージはのための機能を有する幾何平均とgeoSdを。

データに欠損値がある場合、これはまれなケースではありません。引数をもう1つ追加する必要があります。

次のコードを試すことができます：

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

exp(mean(log(x1))) == prod(x1)^(1/length(x1))