生成大小为 n 的样本并在 R 中应用函数？

【问题标题】：Generate samples of size n and apply function in R?生成大小为 n 的样本并在 R 中应用函数？
【发布时间】：2021-12-18 07:07:09
【问题描述】：

我有以下代码来生成大小为 n 的样本，然后想对样本执行优化功能。我应该从优化函数中得到 1000 个结果，但只能得到 1 个？有没有办法在'x'的行中执行优化功能

f2d <- function(n){
  x <- replicate(1000, rpois(n, 10))
  optimise(
    f = function(theta){ sum(dpois(x, theta, log = TRUE)) }, 
    interval = c(0,50), 
    maximum = TRUE
  )
}

【问题讨论】：

标签： r function optimization random statistics

【解决方案1】：

函数必须应用于每个样本，因此定义一个辅助函数fun，以应用于每一列。然后，在apply 循环中调用该函数。

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)
}

set.seed(2021)
res <- f2d(10)
res <- do.call(rbind, res)

head(res)
#     maximum  objective
#[1,] 9.499999 -26.3231 
#[2,] 11.8     -25.62272
#[3,] 9.799998 -31.49774
#[4,] 10.4     -25.40647
#[5,] 10.4     -31.57375
#[6,] 9.899997 -27.67275

【讨论】：

感谢您的澄清！如果我想取 1000 个输出的均值和方差，如何将其实现到函数中？
@Monj 不要使函数复杂化，因为有colMeans(res) 的意思，而对于方差apply(res, 2, var)。