尽管将 For 循环指定为

Question

我目前正在编写代码来运行 2D 空间自适应样条拟合技术的模拟，在此代码中，我有一个 for 循环，它应该更改我在每次迭代中构建模型的 x、y 和 z 值。

注意要运行此代码，您将需要来自 github 的 MRSea 包。这个可以 下载使用： devtools::install_git("https://github.com/lindesaysh/MRSea.git")

在一些非常有用的 cmets 之后（谢谢大家），我将代码简化为：

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simulate <- function(niter=5, npoints=10, nknots=9, fitmeasure="AIC", startknots=5, minknots=2,maxknots=9, knotgap=0 ) {
  require(MRSea)
  x <- matrix(nrow=niter, ncol=npoints)
  y <- matrix(nrow=niter, ncol=npoints)
  rnd <- matrix(nrow=niter, ncol=npoints)
  mygrid <- expand.grid(seq(0,1, length=npoints), seq(0,1, length=npoints)) 
  for (i in 1:niter) {
    x[i,] <- runif(npoints)  
    y[i,] <- runif(npoints) 
    mu <- x[i,]*sin(4*pi*y[i,]) 
    sigma <- diff(0.25 * range(mu)) 
    rnd[i,] <- rnorm(npoints)
    z <- mu + sigma*rnd[i,]
    dat <- data.frame(x.pos=x[i,], y.pos=y[i,], response=z)
    init <- glm(response ~ 1, data=dat)
    knotgrid <- getKnotgrid(coordData = cbind(x[i,],y[i,]), numKnots = nknots, plot=F) 
    distMats <- makeDists(cbind(x[i,],y[i,]), na.omit(knotgrid))
    salsa2dlist <-  list(fitnessMeasure = fitmeasure, knotgrid = knotgrid,
                         startKnots=startknots, minKnots=minknots, maxKnots=maxknots, gap=knotgap)
    predgrid <- makeDists(mygrid, na.omit(knotgrid))$dataDist
    sim <- runSALSA2D(model=init, salsa2dlist, d2k=distMats$dataDist,
                      k2k=distMats$knotDist, splineParams=NULL, tol=0, chooserad=F,
                      panels=NULL, suppress.printout=TRUE)

  }
  return(x) # Can return x,y or rnd to see the issue
}
simulate()

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我已经确定删除以下代码行允许 runif() 行正确运行并产生不同的值：

sim <- runSALSA2D(model=init, salsa2dlist, d2k=distMats$dataDist,
                      k2k=distMats$knotDist, splineParams=NULL, tol=0, chooserad=F,
                      panels=NULL, suppress.printout=TRUE)

有谁知道为什么这条线可能会导致我的代码出现问题以及解决问题的潜在方法？

谢谢。

Answer 1

Something 正在设置随机种子。也许knot.seed 参数？虽然这似乎更有可能是一些结。无论如何，快速解决方法是在生成随机数之前输入set.seed(as.integer(Sys.time()) %% 10000)。

明智的做法是深入挖掘以找出是什么功能在播种，因为它可能会也可能不会影响您的结果。

Answer 2

“使用来源，卢克……” runSALSA2D 调用 getCVids，这会重置种子。它真的应该只在函数内部执行，而不影响函数外部的种子；您可以提交有关它的错误/功能请求。您可以向该函数发送不同的种子，但由于它使用set.seed，因此没有一种简单的方法可以保持随机数生成器的良好属性。当然，每次使用相同的种子可能会导致其他问题，所以你可能想尝试一下；从帮助文件中，将其传递为 NULL 可能是最好的（除了根本不设置种子！），但这就是 runSALSA2D 在硬设置之前检查的内容。 :(

https://github.com/lindesaysh/MRSea/blob/master/R/runSALSA2D.R https://github.com/lindesaysh/MRSea/blob/master/R/getCVfoldID.R

不过，与此同时，您需要做的就是在每个循环中生成数字后保存种子，然后自行重置。

runif(1)
saved.seed <- .Random.seed
for (i in 1:niter) {
    .Random.seed <- saved.seed
    x[i,] <- runif(npoints)  
    y[i,] <- runif(npoints) 
    mu <- x[i,]*sin(4*pi*y[i,]) 
    sigma <- diff(0.25 * range(mu)) 
    rnd[i,] <- rnorm(npoints)
    saved.seed <- .Random.seed

第一个runif(1)是保证.Random.seed存在；见setting seed locally (not globally) in R。

或者（无论如何，对于所写的示例），您不会产生很多积分；您也可以一次生成它们并将它们保存以在您的循环中使用。

编辑：是的，这样做！

无论如何，您已经为顶部的所有随机点分配了空间！因此，他们根本没有理由参与其中。

simulate3 <- function(...) {
  x <- matrix(runif(npoints*niter), nrow=niter, ncol=npoints)
  y <- matrix(runif(npoints*niter), nrow=niter, ncol=npoints)
  rnd <- matrix(rnorm(npoints*niter), nrow=niter, ncol=npoints)
  mygrid <- expand.grid(seq(0,1, length=npoints), seq(0,1, length=npoints)) 
  for(i in 1:niter) {
    mu <- x[i,]*sin(4*pi*y[i,]) 
    sigma <- diff(0.25 * range(mu)) 
    z <- mu + sigma*rnd[i,]