##############################
#FUNCTION: zero_counter
#purpose:to count the zeros in a vector
#input:a vector
#output: an integer, which is the amount of zeros there are in the the vector randomly created
#------------------------------
zero_counter <- function(counter=0) {
v<-round(runif(min=0, max=5, n=30))
counter=0
for(i in seq_along(v)){
if(v[i]== 0){counter<-counter+1}}
return(counter) }
zero_counter()
## [1] 3
#subsetting option
s<- round(runif(min=0, max=5, n=30))
print(s)
## [1] 4 3 3 2 3 2 2 2 3 4 5 2 2 4 3 3 3 4 3 2 3 4 0 4 1 1 5 1 3 2
length(s[s==0])
## [1] 1
###############################
#FUNCTION: product
# purpose: to take the values of a position in a matrix and multiply them, then allow them to fill that position
# input:column number and row number
# output: matrix with multiplication of row and column output
#------------------------------
product <- function(xVar=ncol, yVar=nrow) {
m<- matrix(nrow=3, ncol=10)
for( i in 1:nrow(m)){
for(j in 1:ncol(m)){
m[i,j]<-(i*j)
}#end of j
}#end of i
return(m) }#end of function
product()
## [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
## [1,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
## [2,] 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20
## [3,] 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30
library(tidyverse)
## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --
## v ggplot2 3.3.5 v purrr 0.3.4
## v tibble 3.1.6 v dplyr 1.0.8
## v tidyr 1.2.0 v stringr 1.4.0
## v readr 2.1.2 v forcats 0.5.1
## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
set.seed(5)
site1<-round(rnorm(n=10, mean=25))
site2<- round(rnorm(n=10, mean=5))
site3<- round(rnorm(n=10, mean=50))
df <-data.frame(site1=site1,site2=site2,site3=site3)
print(df)
## site1 site2 site3
## 1 24 6 51
## 2 26 4 51
## 3 24 4 51
## 4 25 5 51
## 5 27 4 51
## 6 24 5 50
## 7 25 4 51
## 8 24 3 51
## 9 25 5 49
## 10 25 5 49
class(df)
## [1] "data.frame"
long_df<-pivot_longer(df,cols=site1:site2:site3, names_to="group", values_to="values")
## Warning in x:y: numerical expression has 2 elements: only the first used
print(long_df)
## # A tibble: 30 x 2
## group values
## <chr> <dbl>
## 1 site1 24
## 2 site2 6
## 3 site3 51
## 4 site1 26
## 5 site2 4
## 6 site3 51
## 7 site1 24
## 8 site2 4
## 9 site3 51
## 10 site1 25
## # ... with 20 more rows
means<-tapply(long_df$values,long_df$group,mean)
print(means)
## site1 site2 site3
## 24.9 4.5 50.5
class(means)
## [1] "array"
###############################
#FUNCTION: remix_yall
# purpose: to mix the values of site data (response variables) and then create a vector of the means for each group
# input: A data frame with 2 columns, one group and one response variable
# output: a vector of means after shuffling
#------------------------------
remix_yall <- function(data) {
shuffle_data<- transform(data,values=sample(values))
print(shuffle_data)
means<-tapply(shuffle_data$values,shuffle_data$group,mean)
list<-list(means)
.<-as.vector(unlist(means))
return(.)
}
remix_yall(long_df)
## group values
## 1 site1 5
## 2 site2 49
## 3 site3 51
## 4 site1 51
## 5 site2 51
## 6 site3 51
## 7 site1 4
## 8 site2 25
## 9 site3 50
## 10 site1 24
## 11 site2 26
## 12 site3 51
## 13 site1 24
## 14 site2 51
## 15 site3 4
## 16 site1 5
## 17 site2 27
## 18 site3 25
## 19 site1 24
## 20 site2 49
## 21 site3 4
## 22 site1 25
## 23 site2 5
## 24 site3 4
## 25 site1 6
## 26 site2 25
## 27 site3 51
## 28 site1 24
## 29 site2 5
## 30 site3 3
## [1] 19.2 31.3 29.4
is.vector(remix_yall(long_df))
## group values
## 1 site1 51
## 2 site2 26
## 3 site3 49
## 4 site1 24
## 5 site2 51
## 6 site3 51
## 7 site1 6
## 8 site2 25
## 9 site3 51
## 10 site1 5
## 11 site2 24
## 12 site3 5
## 13 site1 25
## 14 site2 25
## 15 site3 50
## 16 site1 27
## 17 site2 51
## 18 site3 24
## 19 site1 4
## 20 site2 3
## 21 site3 51
## 22 site1 25
## 23 site2 5
## 24 site3 5
## 25 site1 51
## 26 site2 49
## 27 site3 24
## 28 site1 4
## 29 site2 4
## 30 site3 4
## [1] TRUE
###############################
#FUNCTION: med
# purpose:To find the median of the shuffled means
# input:the three sites of data after being shuffled
# output:the median of the remixed means
#------------------------------
med <- function(data) {
shuffle_data2 <- transform(data,values=sample(values))
.<-print(shuffle_data2)
means<-tapply(shuffle_data2$values,shuffle_data2$group,median)
print(means)
list<-list(means)
.<-as.vector(unlist(means))
return(.)
}
med(long_df)
## group values
## 1 site1 4
## 2 site2 27
## 3 site3 51
## 4 site1 5
## 5 site2 24
## 6 site3 5
## 7 site1 26
## 8 site2 51
## 9 site3 51
## 10 site1 49
## 11 site2 25
## 12 site3 5
## 13 site1 4
## 14 site2 24
## 15 site3 51
## 16 site1 5
## 17 site2 51
## 18 site3 25
## 19 site1 3
## 20 site2 49
## 21 site3 25
## 22 site1 4
## 23 site2 51
## 24 site3 24
## 25 site1 6
## 26 site2 51
## 27 site3 4
## 28 site1 50
## 29 site2 24
## 30 site3 25
## site1 site2 site3
## 5 38 25
## [1] 5 38 25
is.vector(med(long_df))
## group values
## 1 site1 5
## 2 site2 51
## 3 site3 25
## 4 site1 6
## 5 site2 51
## 6 site3 4
## 7 site1 51
## 8 site2 5
## 9 site3 51
## 10 site1 4
## 11 site2 4
## 12 site3 50
## 13 site1 5
## 14 site2 49
## 15 site3 24
## 16 site1 25
## 17 site2 51
## 18 site3 24
## 19 site1 27
## 20 site2 5
## 21 site3 51
## 22 site1 24
## 23 site2 51
## 24 site3 3
## 25 site1 25
## 26 site2 25
## 27 site3 24
## 28 site1 26
## 29 site2 49
## 30 site3 4
## site1 site2 site3
## 24.5 49.0 24.0
## [1] TRUE
###############################
#FUNCTION: pval
# purpose:To find the pvalue of the three shuffled sites means
# input:the three sites of data after being shuffled
# output:the pvalue of the remixed means
#------------------------------
pval<- function(data) {
shuffle_data3 <- transform(data,values=sample(values))
.<-print(shuffle_data3)
means<-tapply(shuffle_data3$values,shuffle_data3$group)
three_way<- aov(values~group , .)
.<-summary(three_way)[[1]][1,5]
#.<-print(.)
return(.)
}
pval(long_df)
## group values
## 1 site1 25
## 2 site2 4
## 3 site3 26
## 4 site1 25
## 5 site2 25
## 6 site3 24
## 7 site1 5
## 8 site2 51
## 9 site3 5
## 10 site1 5
## 11 site2 51
## 12 site3 3
## 13 site1 25
## 14 site2 51
## 15 site3 4
## 16 site1 4
## 17 site2 24
## 18 site3 49
## 19 site1 27
## 20 site2 24
## 21 site3 50
## 22 site1 51
## 23 site2 51
## 24 site3 4
## 25 site1 6
## 26 site2 51
## 27 site3 51
## 28 site1 49
## 29 site2 5
## 30 site3 24
## [1] 0.3653237
str(pval(long_df))
## group values
## 1 site1 27
## 2 site2 25
## 3 site3 51
## 4 site1 51
## 5 site2 5
## 6 site3 24
## 7 site1 6
## 8 site2 25
## 9 site3 50
## 10 site1 49
## 11 site2 5
## 12 site3 51
## 13 site1 24
## 14 site2 49
## 15 site3 4
## 16 site1 24
## 17 site2 4
## 18 site3 4
## 19 site1 3
## 20 site2 5
## 21 site3 4
## 22 site1 51
## 23 site2 51
## 24 site3 26
## 25 site1 25
## 26 site2 25
## 27 site3 51
## 28 site1 5
## 29 site2 51
## 30 site3 24
## num 0.884
#Body of program
n_sim<-100
x_sim<-rep(NA,n_sim)
print(x_sim)
## [1] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [26] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [51] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
## [76] NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
s1<-rep(NA)
s2<-rep(NA)
s3<-rep(NA)
p<-rep(NA)
df_100<- data.frame(x_sim, s1,s2,s3,p)
print(df_100)
## x_sim s1 s2 s3 p
## 1 NA NA NA NA NA
## 2 NA NA NA NA NA
## 3 NA NA NA NA NA
## 4 NA NA NA NA NA
## 5 NA NA NA NA NA
## 6 NA NA NA NA NA
## 7 NA NA NA NA NA
## 8 NA NA NA NA NA
## 9 NA NA NA NA NA
## 10 NA NA NA NA NA
## 11 NA NA NA NA NA
## 12 NA NA NA NA NA
## 13 NA NA NA NA NA
## 14 NA NA NA NA NA
## 15 NA NA NA NA NA
## 16 NA NA NA NA NA
## 17 NA NA NA NA NA
## 18 NA NA NA NA NA
## 19 NA NA NA NA NA
## 20 NA NA NA NA NA
## 21 NA NA NA NA NA
## 22 NA NA NA NA NA
## 23 NA NA NA NA NA
## 24 NA NA NA NA NA
## 25 NA NA NA NA NA
## 26 NA NA NA NA NA
## 27 NA NA NA NA NA
## 28 NA NA NA NA NA
## 29 NA NA NA NA NA
## 30 NA NA NA NA NA
## 31 NA NA NA NA NA
## 32 NA NA NA NA NA
## 33 NA NA NA NA NA
## 34 NA NA NA NA NA
## 35 NA NA NA NA NA
## 36 NA NA NA NA NA
## 37 NA NA NA NA NA
## 38 NA NA NA NA NA
## 39 NA NA NA NA NA
## 40 NA NA NA NA NA
## 41 NA NA NA NA NA
## 42 NA NA NA NA NA
## 43 NA NA NA NA NA
## 44 NA NA NA NA NA
## 45 NA NA NA NA NA
## 46 NA NA NA NA NA
## 47 NA NA NA NA NA
## 48 NA NA NA NA NA
## 49 NA NA NA NA NA
## 50 NA NA NA NA NA
## 51 NA NA NA NA NA
## 52 NA NA NA NA NA
## 53 NA NA NA NA NA
## 54 NA NA NA NA NA
## 55 NA NA NA NA NA
## 56 NA NA NA NA NA
## 57 NA NA NA NA NA
## 58 NA NA NA NA NA
## 59 NA NA NA NA NA
## 60 NA NA NA NA NA
## 61 NA NA NA NA NA
## 62 NA NA NA NA NA
## 63 NA NA NA NA NA
## 64 NA NA NA NA NA
## 65 NA NA NA NA NA
## 66 NA NA NA NA NA
## 67 NA NA NA NA NA
## 68 NA NA NA NA NA
## 69 NA NA NA NA NA
## 70 NA NA NA NA NA
## 71 NA NA NA NA NA
## 72 NA NA NA NA NA
## 73 NA NA NA NA NA
## 74 NA NA NA NA NA
## 75 NA NA NA NA NA
## 76 NA NA NA NA NA
## 77 NA NA NA NA NA
## 78 NA NA NA NA NA
## 79 NA NA NA NA NA
## 80 NA NA NA NA NA
## 81 NA NA NA NA NA
## 82 NA NA NA NA NA
## 83 NA NA NA NA NA
## 84 NA NA NA NA NA
## 85 NA NA NA NA NA
## 86 NA NA NA NA NA
## 87 NA NA NA NA NA
## 88 NA NA NA NA NA
## 89 NA NA NA NA NA
## 90 NA NA NA NA NA
## 91 NA NA NA NA NA
## 92 NA NA NA NA NA
## 93 NA NA NA NA NA
## 94 NA NA NA NA NA
## 95 NA NA NA NA NA
## 96 NA NA NA NA NA
## 97 NA NA NA NA NA
## 98 NA NA NA NA NA
## 99 NA NA NA NA NA
## 100 NA NA NA NA NA
for(i in seq_len(n_sim)){ df_100[i,2:4]<-remix_yall(long_df)
df_100[i,1]<- i
df_100[i,5]<-pval(long_df)
}
## group values
## 1 site1 6
## 2 site2 5
## 3 site3 25
## 4 site1 3
## 5 site2 51
## 6 site3 5
## 7 site1 24
## 8 site2 49
## 9 site3 25
## 10 site1 24
## 11 site2 5
## 12 site3 4
## 13 site1 51
## 14 site2 49
## 15 site3 24
## 16 site1 24
## 17 site2 50
## 18 site3 25
## 19 site1 27
## 20 site2 4
## 21 site3 4
## 22 site1 51
## 23 site2 51
## 24 site3 51
## 25 site1 25
## 26 site2 51
## 27 site3 26
## 28 site1 51
## 29 site2 5
## 30 site3 4
## group values
## 1 site1 25
## 2 site2 51
## 3 site3 26
## 4 site1 51
## 5 site2 4
## 6 site3 5
## 7 site1 4
## 8 site2 4
## 9 site3 51
## 10 site1 6
## 11 site2 49
## 12 site3 24
## 13 site1 49
## 14 site2 24
## 15 site3 25
## 16 site1 27
## 17 site2 25
## 18 site3 5
## 19 site1 51
## 20 site2 24
## 21 site3 5
## 22 site1 5
## 23 site2 51
## 24 site3 3
## 25 site1 50
## 26 site2 51
## 27 site3 25
## 28 site1 4
## 29 site2 51
## 30 site3 24
## group values
## 1 site1 24
## 2 site2 24
## 3 site3 27
## 4 site1 24
## 5 site2 5
## 6 site3 51
## 7 site1 4
## 8 site2 49
## 9 site3 6
## 10 site1 51
## 11 site2 49
## 12 site3 51
## 13 site1 51
## 14 site2 4
## 15 site3 4
## 16 site1 3
## 17 site2 24
## 18 site3 26
## 19 site1 5
## 20 site2 25
## 21 site3 25
## 22 site1 51
## 23 site2 4
## 24 site3 50
## 25 site1 5
## 26 site2 25
## 27 site3 5
## 28 site1 25
## 29 site2 51
## 30 site3 51
## group values
## 1 site1 25
## 2 site2 3
## 3 site3 25
## 4 site1 27
## 5 site2 4
## 6 site3 51
## 7 site1 25
## 8 site2 51
## 9 site3 5
## 10 site1 5
## 11 site2 6
## 12 site3 25
## 13 site1 51
## 14 site2 24
## 15 site3 5
## 16 site1 4
## 17 site2 51
## 18 site3 49
## 19 site1 51
## 20 site2 26
## 21 site3 5
## 22 site1 51
## 23 site2 24
## 24 site3 24
## 25 site1 51
## 26 site2 24
## 27 site3 4
## 28 site1 50
## 29 site2 4
## 30 site3 49
## group values
## 1 site1 49
## 2 site2 51
## 3 site3 26
## 4 site1 3
## 5 site2 25
## 6 site3 51
## 7 site1 24
## 8 site2 24
## 9 site3 49
## 10 site1 5
## 11 site2 25
## 12 site3 4
## 13 site1 51
## 14 site2 25
## 15 site3 51
## 16 site1 51
## 17 site2 5
## 18 site3 5
## 19 site1 27
## 20 site2 4
## 21 site3 50
## 22 site1 4
## 23 site2 51
## 24 site3 6
## 25 site1 51
## 26 site2 4
## 27 site3 5
## 28 site1 24
## 29 site2 24
## 30 site3 25
## group values
## 1 site1 25
## 2 site2 3
## 3 site3 5
## 4 site1 51
## 5 site2 4
## 6 site3 27
## 7 site1 49
## 8 site2 5
## 9 site3 51
## 10 site1 51
## 11 site2 24
## 12 site3 49
## 13 site1 4
## 14 site2 51
## 15 site3 5
## 16 site1 50
## 17 site2 25
## 18 site3 5
## 19 site1 4
## 20 site2 24
## 21 site3 26
## 22 site1 25
## 23 site2 24
## 24 site3 25
## 25 site1 51
## 26 site2 6
## 27 site3 51
## 28 site1 4
## 29 site2 24
## 30 site3 51
## group values
## 1 site1 27
## 2 site2 5
## 3 site3 4
## 4 site1 4
## 5 site2 49
## 6 site3 6
## 7 site1 5
## 8 site2 25
## 9 site3 51
## 10 site1 4
## 11 site2 51
## 12 site3 51
## 13 site1 5
## 14 site2 24
## 15 site3 25
## 16 site1 51
## 17 site2 5
## 18 site3 50
## 19 site1 24
## 20 site2 25
## 21 site3 4
## 22 site1 3
## 23 site2 51
## 24 site3 25
## 25 site1 51
## 26 site2 24
## 27 site3 26
## 28 site1 24
## 29 site2 49
## 30 site3 51
## group values
## 1 site1 50
## 2 site2 4
## 3 site3 25
## 4 site1 51
## 5 site2 26
## 6 site3 51
## 7 site1 51
## 8 site2 4
## 9 site3 5
## 10 site1 51
## 11 site2 25
## 12 site3 5
## 13 site1 24
## 14 site2 51
## 15 site3 49
## 16 site1 5
## 17 site2 4
## 18 site3 6
## 19 site1 24
## 20 site2 3
## 21 site3 24
## 22 site1 24
## 23 site2 25
## 24 site3 5
## 25 site1 4
## 26 site2 27
## 27 site3 25
## 28 site1 51
## 29 site2 49
## 30 site3 51
## group values
## 1 site1 26
## 2 site2 4
## 3 site3 51
## 4 site1 51
## 5 site2 3
## 6 site3 51
## 7 site1 51
## 8 site2 24
## 9 site3 50
## 10 site1 25
## 11 site2 6
## 12 site3 51
## 13 site1 4
## 14 site2 51
## 15 site3 49
## 16 site1 4
## 17 site2 24
## 18 site3 5
## 19 site1 5
## 20 site2 5
## 21 site3 27
## 22 site1 5
## 23 site2 25
## 24 site3 51
## 25 site1 49
## 26 site2 24
## 27 site3 4
## 28 site1 25
## 29 site2 25
## 30 site3 24
## group values
## 1 site1 4
## 2 site2 25
## 3 site3 24
## 4 site1 25
## 5 site2 51
## 6 site3 6
## 7 site1 4
## 8 site2 50
## 9 site3 4
## 10 site1 5
## 11 site2 51
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## 10 site1 5
## 11 site2 24
## 12 site3 51
## 13 site1 4
## 14 site2 51
## 15 site3 50
## 16 site1 25
## 17 site2 51
## 18 site3 3
## 19 site1 51
## 20 site2 4
## 21 site3 5
## 22 site1 4
## 23 site2 51
## 24 site3 25
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## 30 site3 4
## group values
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## 3 site3 4
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## 5 site2 25
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## 12 site3 51
## 13 site1 51
## 14 site2 24
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## group values
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## 2 site2 27
## 3 site3 25
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## 21 site3 51
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## 29 site2 5
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## group values
## 1 site1 4
## 2 site2 25
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## 5 site2 3
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## 24 site3 25
## 25 site1 24
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## group values
## 1 site1 51
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## group values
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## group values
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## group values
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## group values
## 1 site1 5
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## group values
## 1 site1 25
## 2 site2 51
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## 5 site2 4
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## 12 site3 25
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## 23 site2 27
## 24 site3 5
## 25 site1 4
## 26 site2 50
## 27 site3 25
## 28 site1 4
## 29 site2 3
## 30 site3 5
#print(df_100)
long_histo<-pivot_longer(df_100,cols=s1:s2:s3, names_to="sites", values_to="means")
## Warning in x:y: numerical expression has 2 elements: only the first used
print(long_histo)
## # A tibble: 300 x 4
## x_sim p sites means
## <int> <dbl> <chr> <dbl>
## 1 1 0.264 s1 28.6
## 2 1 0.264 s2 32
## 3 1 0.264 s3 19.3
## 4 2 0.327 s1 24.3
## 5 2 0.327 s2 26
## 6 2 0.327 s3 29.6
## 7 3 0.307 s1 28.9
## 8 3 0.307 s2 23.8
## 9 3 0.307 s3 27.2
## 10 4 0.375 s1 19.8
## # ... with 290 more rows
#qplot(means, data = long_histo, geom = "histogram", fill=sites)
ggplot(long_histo, aes(x=means, fill=sites, color=sites)) + geom_histogram( position="identity", alpha=0.5)+ theme(legend.position="top")
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
#There is much more variance between the means from their original values, the means are nearer to equal in the higher counts
qplot(x=df_100$p,fill=I("purple"),color=I("black"))
## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.
#the randomization of the data causes increase in significance, and it does seem persistently random, this could be due to the fact values are interchanged form each group randomly