lapply 而不是 for 循環用於隨機假設檢驗 r

Question

我有一個看起來像這樣的 df：

set.seed(42)
ID <- sample(1:30, 100, rep=T) 
Trait <- sample(0:1, 100, rep=T) 
Year <- sample(1992:1999, 100, rep=T)
df <- cbind(ID, Trait, Year)
df <- as.data.frame(df)

其中 ID 是個體生物，性狀是表型的存在/不存在，年份是進行觀察的年份。

如果特征在個體之間是隨機的，我想 model，像這樣

library(MCMCglmm) 
m <- MCMCglmm(Trait ~ ID, random = ~ Year, data = df, family = "categorical")

現在，想打亂 Trait 列並運行 x 排列，以檢查我觀察到的均值和 CI 是否超出隨機預期。 我可以使用 for 循環來完成此操作，但我寧願使用 tidyverse 解決方案。 我讀過 lapply 是一個更好的（？）替代方案，但我正在努力尋找我可以遵循的足夠具體的演練。

我很感激這里提供的任何建議。

干杯!

傑米

Answer 1

編輯 10 月 10 日。 清理了代碼並根據下面的評論添加了代碼，以返回一個組織良好的tibble\dataframe

### decide how many shuffles you want and name them
### in an orderly fashion for the output

shuffles <- 1:10
names(shuffles) <- paste0("shuffle_", shuffles)

library(MCMCglmm)
library(dplyr)
library(tibble)
library(purrr)

ddd <- purrr::map(shuffles,
                  ~ df %>%
                     mutate(Trait = sample(Trait)) %>%
                     MCMCglmm(fixed = Trait ~ ID,
                              random = ~ Year,
                              data = .,
                              family = "categorical",
                              verbose = FALSE)) %>%
   purrr::map( ~ tibble::as_tibble(summary(.x)$solutions, rownames = "model_term")) %>%
   dplyr::bind_rows(., .id = 'shuffle')
ddd
#> # A tibble: 20 x 7
#>    shuffle    model_term  post.mean `l-95% CI` `u-95% CI` eff.samp pMCMC
#>    <chr>      <chr>           <dbl>      <dbl>      <dbl>    <dbl> <dbl>
#>  1 shuffle_1  (Intercept)  112.         6.39     233.       103.   0.016
#>  2 shuffle_1  ID            -6.31     -13.5       -0.297    112.   0.014
#>  3 shuffle_2  (Intercept)   24.9      -72.5      133.       778.   0.526
#>  4 shuffle_2  ID            -0.327     -6.33       5.33     849.   0.858
#>  5 shuffle_3  (Intercept)    4.39     -77.3       87.4      161.   0.876
#>  6 shuffle_3  ID             1.04      -3.84       5.99     121.   0.662
#>  7 shuffle_4  (Intercept)    7.71     -79.0      107.       418.   0.902
#>  8 shuffle_4  ID             0.899     -4.40       6.57     408.   0.694
#>  9 shuffle_5  (Intercept)   30.4      -62.4      144.       732.   0.51 
#> 10 shuffle_5  ID            -0.644     -6.61       4.94     970.   0.866
#> 11 shuffle_6  (Intercept)  -45.5     -148.        42.7      208.   0.302
#> 12 shuffle_6  ID             4.73      -0.211     11.6       89.1  0.058
#> 13 shuffle_7  (Intercept)  -16.2     -133.        85.9      108.   0.696
#> 14 shuffle_7  ID             2.47      -2.42      10.3       47.8  0.304
#> 15 shuffle_8  (Intercept)    0.568      0.549      0.581      6.60 0.001
#> 16 shuffle_8  ID            -0.0185    -0.0197    -0.0168     2.96 0.001
#> 17 shuffle_9  (Intercept)   -6.95    -112.        92.2      452.   0.886
#> 18 shuffle_9  ID             2.07      -3.30       8.95     370.   0.476
#> 19 shuffle_10 (Intercept)   43.8      -57.0      159.       775.   0.396
#> 20 shuffle_10 ID            -1.36      -7.44       5.08     901.   0.62

您的原始數據

set.seed(42)
ID <- sample(1:30, 100, rep=T) 
Trait <- sample(0:1, 100, rep=T) 
Year <- sample(1992:1999, 100, rep=T)
df <- cbind(ID, Trait, Year)
df <- as.data.frame(df)