在密度向量上调用 sapply？答案

【问题标题】：Call sapply on vector of densities?在密度向量上调用 sapply？
【发布时间】：2021-11-26 05:42:03
【问题描述】：

我正在使用 dweibull 和 dunif 等函数生成一组密度。我希望能够使用 sapply 提取他们的时刻。当我在单个分布上调用均值函数时，我得到了预期的平均值。但是当我使用 sapply 执行此操作时，它似乎对密度中的每个单独值调用 mean()（即，对于我提供给 dweibull 或 dunif 的每个 x 值。有没有办法在这里获得正确的行为？谢谢！

weib <- dweibull(seq(from=0, to=25, length=100), shape=1, scale=5)
unif <- dunif(seq(from=1, to=10, length=100), min=1, max=10)
mean(weib) #Works!
dists <- c(weib, unif)
means <- sapply(dists, mean) #Returns a very long list of values, not the mean of weib and unif

【问题讨论】：

标签： r statistics

【解决方案1】：

您应该将数据存储在列表中。 c(weib, unif) 创建单个组合向量并使用 sapply(dists, mean) 返回单个数字的平均值，即数字本身。

dists <- list(weib, unif)
means <- sapply(dists, mean)

【讨论】：

这成功了！任何解释为什么在这种情况下会有所不同？谢谢！
我在答案中添加了一些解释。

【解决方案2】：

你也可以使用数据框

dists <- data.frame(weib, unif)
sapply(dists, mean)
      weib       unif 
0.04034828 0.11111111 
lapply(dists,mean)
$weib
[1] 0.04034828

$unif
[1] 0.1111111
apply(dists, 2,mean)
      weib       unif 
0.04034828 0.11111111

【讨论】：

【解决方案3】：

我们可能会使用map

dists <- list(weib, unif)
library(purrr)
means <- map_dbl(dists, mean)

【讨论】：