r - 如何进行双循环并建表？

Question

我是 R 新手，有 Stata 和 SAS 背景。我通常使用循环来创建变量并加速进程。

我正在执行以下操作:1)我需要为值 10,20,100 和 1000 运行循环“I”4 次，并将 4 个值存储在向量或表中。循环 I 运行一个进程 100 次。因此，我们将总共重复 400 次。

首先。我的循环需要制作 100 个大小为 10 的样本，查看其中有多少样本满足条件并存储数字。 然后制作 100 个尺寸为 20 的样本，看看其中有多少样本符合条件...等等。

This is the variable for the sample size

    v=c(10,20,100,1000)  
This variable will store the number of observations that meet the condition
    sum.x=c(0,0,0,0)  
This is the variable for the 100 repetitions.

    sample = matrix(0,ncol=1,nrow=100)  
This is the loop.

    for (x in seq(along=v)){
    for (i in 1:100) {
      data=rnorm(`v`,0.25,1)
      test=t.test(data)
      sample[i,1]=test$p.value
    }
    sum.x[v]=sum(sample>0.05)  
      }

代码运行良好，只是它没有做我需要做的事情:

1) sum.x 有 1000 个观测值，而不是 4 个。我知道 !"[v]"表示行的位置或其他内容。我只想创建一个如下所示的向量/变量并创建一个小表:

table=data.fram(sum.x10, sum.x20, sum.x100, sum.x1000).

2)数据只有 4 个观测值，而不是 100 个。主要问题是我不知道如何将四个样本量与 100 个样本量建立联系。

谢谢。

Answer 1

大多数 R 人员都贬低循环。也许这有效:

v=c(10,20,100,1000)  

f <- function(n)
{
  sum( sapply( rep(n,100),
       function(n){t.test(rnorm(n,0.25,1))[["p.value"]] > 0.05} ) )
}

table <- sapply(v,f)

.

> table
[1] 83 81 40  0

• 函数

  function(n){t.test(rnorm(n,0.25,1))[["p.value"]] > 0.05}
  

  在函数f内部，从一个大小为n的随机样本中获取 平均值为 0.25、标准差为 1 的正态分布， 使用该随机样本作为数据值执行 t 检验，并且 检查其 p 值是否大于 0.05。 当且仅当随机样本 满足p值大于0.05的条件。

• 然后

  sapply(rep(n,100),function(n){...})
  

  将此函数应用于向量rep(n,100)的每个分量。 这意味着测试重复了 100 次。 结果是长度为 100 的逻辑向量。

• 现在

  sum(sapply(...))
  

  对该逻辑向量的条目求和， 其中 TRUE 和 FALSE 分别视为 1 和 0。
  因此结果是 t 检验的数量 满足p值大于0.05的条件。

终于

sapply(c(10,20,100,1000),f)

创建向量

c(f(10,f(20),f(100),f(1000)).

要获得比最终表更多的信息，可以按如下方式拆分计算:

v=c(10,20,100,1000)  

g <- function(n,m)
{
  sapply( rep(n,m),
          function(n){t.test(rnorm(n,0.25,1))} )
}

f <- function(n)
{
  sum(g(n,100)["p.value",]>0.05)
}

table <- sapply(v,f)

现在，g(n,m) 是一个包含 9 行和 m 列的矩阵。第 i 列包含第 i 个 t 检验的结果，例如

> g(10,5)
            [,1]                [,2]                [,3]                [,4]                [,5]               
statistic   1.117835            0.3290155           1.610792            1.399736            0.8213012          
parameter   9                   9                   9                   9                   9                  
p.value     0.2925871           0.749671            0.1416849           0.195105            0.4326913          
conf.int    Numeric,2           Numeric,2           Numeric,2           Numeric,2           Numeric,2          
estimate    0.2408269           0.06949928          0.5203193           0.4262958           0.2347281          
null.value  0                   0                   0                   0                   0                  
alternative "two.sided"         "two.sided"         "two.sided"         "two.sided"         "two.sided"        
method      "One Sample t-test" "One Sample t-test" "One Sample t-test" "One Sample t-test" "One Sample t-test"
data.name   "rnorm(n, 0.25, 1)" "rnorm(n, 0.25, 1)" "rnorm(n, 0.25, 1)" "rnorm(n, 0.25, 1)" "rnorm(n, 0.25, 1)"
>