TraMineR序列中不同状态/事件的数量

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  您可以通过首先使用 seqistatd 计算每个序列的状态分布，然后对 seqistatd 返回的矩阵的每一行中的非零元素的数量求和来计算不同状态的数量 . 我在下面使用biofam数据说明：

  library(TraMineR)
  data(biofam)
  bf.seq <- seqdef(biofam[,10:25])
  
  ## longitudinal distributions 
  bf.ldist <- seqistatd(bf.seq)
  n.states <- apply(bf.ldist,1,function(x) sum(x != 0))
  
  ## displaying results
  bf.ldist[1:3,]
       0  1 2 3 4 5 6 7
  1167 9  0 0 1 0 0 6 0
  514  1 10 0 1 0 0 4 0
  1013 7  5 0 1 0 0 3 0
  
  n.states[1:3]
  1167  514 1013 
     3    4    4
  

  回复于 2024-05-03T04:20:52+08:00
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  我可能在这里遗漏了一些东西，但看起来你好像是在追求 unique .

  回复于 2024-05-03T04:20:52+08:00
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  您的预期结果不明确（可能是因为您用英语而不是伪代码描述它） . 我猜你在寻找 table 来计算每个科目的州数 . 我在这里使用 TraMineR 包提供：

  library(TraMineR)
  data(actcal)
  actcal.seq <- seqdef(actcal,13:24)
  head(actcal.seq )
  
       Sequence               
  2848 B-B-B-B-B-B-B-B-B-B-B-B
  1230 D-D-D-D-A-A-A-A-A-A-A-D
  2468 B-B-B-B-B-B-B-B-B-B-B-B
  654  C-C-C-C-C-C-C-C-C-B-B-B
  6946 A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A-A
  1872 D-B-B-B-B-B-B-B-B-B-B-B
  

  现在将 table 应用于第4行，例如：

  tab <- table(unlist(actcal.seq[4,]))
  tab[tab>0]
  B C 
  3 9
  

  回复于 2024-05-03T04:20:52+08:00