在R中嵌套for循环以进行模拟答案

【问题标题】：Nested for loop in R for simulation在R中嵌套for循环以进行模拟
【发布时间】：2021-02-15 12:18:10
【问题描述】：

尊敬的社区，

我想构建一个嵌套的 for 循环。内循环应重复 (x 10.000) 计算一个支架的 p 值。规范。区用 j 绘制并将其保存在 p_val 中。外循环应为我的 i 次抽奖重复此内循环，其中 i = c(10,50,100,1000) 然后将其平均值保存在 p_val_mean 中，它应该是一个只有四个条目的向量。下面的代码对我不起作用，我的 p_val_mean 有 1000 个条目，其中只有 4 个包含计算值：

# outer loop

p_val_mean <- rep(NA, 4)
for (i in c(10, 50, 100, 1000)){

# inner loop
n <- 10000
p_val <- rep(NA, 10000)
for(j in 1:n){
  current_data <- rnorm(i,0,1)
  current_t_stat <- t.test(current_data)
  current_p_val <- current_t_stat$p.value
  p_val[j] <- current_p_val
}
p_val_mean[i] <- mean(p_val)
}
p_val_mean

提前感谢您的回复！

【问题讨论】：

标签： r loops nested simulation

【解决方案1】：

我们可以使用map

library(purrr)
map_dbl(c(10, 50, 100, 1000), ~ mean(replicate(.x, t.test(rnorm(1000))$p.val)))
#[1] 0.4030399 0.4840713 0.4791711 0.4960831

【讨论】：

【解决方案2】：

您不需要嵌套循环。以下单行代码可以满足您的需要：

sapply(c(10, 50, 100, 1000), function(x) mean(replicate(x, t.test(rnorm(1000))$p.val)))
#> [1] 0.4272396 0.5089299 0.4686196 0.4930584

【讨论】：

【解决方案3】：

你不能用你的 i 作为索引，用这个代替：

p_val_mean <- rep(NA, 4)
N <- c(10, 50, 100, 1000)

for (i in 1:length(N)){

  # inner loop
  n <- 10000
  p_val <- rep(NA, n)
  for(j in 1:n){
    current_data <- rnorm(N[i], 0, 1)
    current_t_stat <- t.test(current_data)
    current_p_val <- current_t_stat$p.value
    p_val[j] <- current_p_val
  }
  p_val_mean[i] <- mean(p_val)
}
p_val_mean

【讨论】：