存储来自优化函数的 r 循环的输出向量

Question

我编写了一个包含两个变量的函数，我想在其中优化 Z：

fr<-function(Z) {
delta<-pnorm((Matrix81fulld$CumZavg-sqrt(rho)*Z)/sqrt(1-rho)) - pnorm((Matrix81fulld$CumZavgLow-sqrt(rho)*Z)/sqrt(1-rho))

sum((Matrix81fulld$n*(Matrix81fulld$Prob1981 - delta)^2)/((delta*(1-delta))))
}

上述功能有效。我传递一个 rho 值，然后求解 Z。我编写了一个循环，将多个 rho 值传递给 fr 函数，以优化不同 rho 值的 Z：

for (rho in c(0.01, 0.025, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.3)){
     o=optimize(fr,interval=c(-2,2))
     n=nlm(fr,p=0)
}

当然，当我打印 'o' 时，只返回 rho=0.3 的优化值，因为所有其他值都被覆盖了。我想将 o 和 n 都存储在 2 个单独的向量中，这些向量包含跨 rho 值的结果。我知道有人问过类似的问题，但它们似乎都容易得多，因为循环通常在 1:10 为 i 运行，例如。在这种情况下，我有 7 个特定的 rho 值，我在每种情况下交换然后优化 fr..不确定我是在假装这更复杂还是真的更复杂，但我似乎无法让它工作。

Answer 1

您似乎只需要在每次循环迭代中存储值

o = list()
n = list()
i = 1
for (rho in c(0.01, 0.025, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.3)){
  o[i]=optimize(fr,interval=c(-2,2))
  n[i]=nlm(fr,p=0)
  i=i+1
}

或者（回答您的评论）：

o = list()
n = list()
all_rhos = c(0.01, 0.025, 0.05, 0.1, 0.15, 0.2, 0.3)

for (i in 1:7)){
  rho = all_rhos[i]
  o[i]=optimize(fr,interval=c(-2,2))
  n[i]=nlm(fr,p=0)
}