计算函数输出的均值和方差

【问题标题】：Calculate Mean and Variance of function output计算函数输出的均值和方差
【发布时间】：2021-12-19 01:38:57
【问题描述】：

我有以下输出 1000 个 MLE 的代码，如何计算输出的均值和方差并将其包含到函数中？我希望输出是； f2d(5) = 均值和方差值

f2d = function(n){
  fun = function(y){
    optimise(
      function(theta){ sum(dpois(y, theta, log = TRUE)) }, 
      interval = c(0,50), 
      maximum = TRUE
    )
  }
# apply the function to each poisson sample
  x = replicate(1000, rpois(n, 10))
  apply(x, 2, fun)
  }

【问题讨论】：

你可以使用mean和var
不清楚你需要什么，Monj。你想要f2d 或fun 的平均值/var 吗？您希望均值和方差替换还是增加当前返回值？您希望输出的结构如何？

标签： r function random statistics poisson

【解决方案1】：

optimise 返回一个包含两个元素的命名列表，maximum 和 objective。 dpois 的均值/方差 (lambda) 将是 maximum。让fun 只返回maximum：

f2d <- function(n){
  fun = function(y){
    optimise(
      function(theta){ sum(dpois(y, theta, log = TRUE)) }, 
      interval = c(0,50), 
      maximum = TRUE
    )$maximum
  }
  # apply the function to each poisson sample
  x = replicate(1000, rpois(n, 10))
  apply(x, 2, fun)
}

顺便说一句，由于 lambda 的 MLE 是观测值的平均值，并且泊松随机变量的总和也是泊松分布的，因此您可以将 f2d 替换为

f2d <- function(n) rpois(1e3, 10*n)/n

【讨论】：