我正在R中工作，并且有一个列表，我们称其为x。该列表是多维的，包含100个survival::survConcordance()函数的不同输出（即，x[[i]][j]哪里i是不同输出的数量survConcordance()（i = 1至100），j是每个输出中的元素数量（j = 1至5）。要做的是针对每个人i，计算我的一致性统计量，该统计量是survConcordance()根据以下公式的输出的函数：（for each i）concordance <- (x[[i]][1]+(x[[i]][3] / 2))/(x[[i]][1]+x[[i]][2]+x[[i]][3])。但是，我正在努力弄清楚如何做到这一点。解决方案位于lapply()功能族的某个地方，有什么想法吗？
很难知道如果没有可重现的示例，此方法是否有效，但是从您对问题的描述来看，这应该有效：
all_concordances <- sapply(x, function(vec) (vec[1] + (vec[3]/2))/ sum(vec[1:3]))
这将为您提供100个一致性的向量。
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