r - 具有与值对相关的随机实验的函数

Question

我有两个向量 x1 和 p:

x1 <- c(1,2,3,1,2,3)
p <- c(0.1,0.9,0.9,0.1,0.5,0.7)

两个向量都形成值对，请参见 df1:

df1 <- data.frame(x1,p)
> df1
  x1   p
1  1 0.1
2  2 0.9
3  3 0.9
4  1 0.1
5  2 0.5
6  3 0.7

以下函数用于根据随机实验和概率 p 将向量 df1$x1 更新为向量 df1$x2:

rexp <- function(x,p){
  if(runif(1) <= p) return(x + 1)
  return(x)
}

使用 lapply，函数“rexp”应用于每个 df1$x1 值。根据随机实验，x2 的值保持等于 x1 或增加 + 1。 在以下示例中，p 等于 0.5:

set.seed(123)
df1$x2 <- unlist(lapply(df1$x1,rexp,0.5))

> df1
  x1   p x2
1  1 0.1  2
2  2 0.9  2
3  3 0.9  4
4  1 0.1  1
5  2 0.5  2
6  3 0.7  4

现在我的问题是:我希望“rexp”中的参数“p”引用向量 df1$p。 例如，df1$x1[1] 的 p 应为 0.1(如 df1$p[1] 中所示):unlist(lapply(df1$x1[1],rexp,df1$p[1]))。 df1$x1[5] 的 p 应该是 df1$p[5]，即 0.5: unlist(lapply(df1$x1[5],rexp,df1$p[5]))

所需的输出应该类似于:

> unlist(lapply(df1$x1,rexp,df1$p))
[1] 1 3 4 1 2 4
#where 1 refers to rexp(df1$x1[1],df1$p[1]),
#3 refers to rexp(df1$x1[2],df1$p[2]),
#4 refers to rexp(df1$x1[3],df1$p[3]) and so on... 

“手动”执行此操作会导致:

set.seed(123)
> unlist(lapply(df1$x1[1],rexp,df1$p[1]))
[1] 1
> unlist(lapply(df1$x1[2],rexp,df1$p[2]))
[1] 3
> unlist(lapply(df1$x1[3],rexp,df1$p[3]))
[1] 4
> unlist(lapply(df1$x1[4],rexp,df1$p[4]))
[1] 1
> unlist(lapply(df1$x1[5],rexp,df1$p[5]))
[1] 2
> unlist(lapply(df1$x1[6],rexp,df1$p[6]))
[1] 4

如何调整“rexp”，以便函数对每个 df1$x1 值使用特定的 df1$p 值？ 注意:此时，使用“lapply”很重要，因为对于函数“rexp”中的每个 df1$x1 值，都应该绘制一个新的随机数。 我很高兴能得到任何帮助!

Answer 1

使用您定义的函数，您可以这样做

df1$x2 <- mapply(rexp, df1$x1, df1$p)

但是，您也可以利用矢量化并简单地使用

df1$x2 <- df1$x1 + (runif(nrow(df1)) <= df1$p)

通过这种方式，我们对向量 df1$x1 进行逐元素求和。具有逻辑向量runif(nrow(df1)) <= df1$p它被强制转换为二进制向量(TRUE 变为 1，FALSE 变为 0)。比较<=也是逐元素完成的，我们从均匀分布中绘制与行数一样多的不同值。

关于您的方法，请注意当p时是固定的，那么就不需要 lapply ，因为它返回一个列表，您可以使用

df1$x2 <- sapply(df1$x1, rexp, 0.5)