在 R 中使用 lapply 从二项分布创建样本时出错

Error in creating samples from the binomial distributions with lapply in R

为了执行蒙特卡洛模拟,我需要 5000 个二项分布和正态分布样本,样本大小不同(20,30 和 50)。我的代码与正态分布(以及我测试过的其他分布)完美配合,但与二项式分布不兼容。它说我没有指定 prob 参数,但我指定了。

它给我这个错误:

 Error in x(n, ...) : argument "prob" is missing, with no default 

我的代码是这样的:

distribuicoes <- list(normal = c(rnorm, c(mean = 0, sd=1)), 
    binomial = c(rbinom, c(size = 4, prob = 0.5)))

M <- 5000

as <- function(x,n,...){x(n,...)}

for (j in c(20,30,50)){
    dados <- lapply( distribuicoes, function(FUN,M){replicate(M,as(FUN[[1]],FUN[[2]],n=j))},M)
}

这是我在 Whosebug 中的第一个问题,如果我解释得不够好,请告诉我,我会更正。谢谢。

为什么不简化流程,例如像这样:

lapply(c(20, 30, 50), function(x) list(
    norm=replicate(M, rnorm(x, mean = 0, sd=1)),
    binom=replicate(M, rbinom(x, size = 4, prob = 0.5))))

这为每个 rnorm 和 rbinom 提供了 3 个列表(n 为 20、30 和 50)。

您的代码有一些错误。首先,您对 dados 的分配只会保存 for 循环中的最后一次迭代。所以如果你想保留所有迭代,最好将它定义为一个列表,然后使用 [[]] 将结果分配给每个元素。其次(这就是你得到错误的原因),你没有正确地将命名参数传递给每个函数调用(rnormrbinom)。第三,我觉得你的数据最好这样命名:

distribuicoes <- list(normal = list(dst=rnorm, args=list(mean=0, sd=1)),
                      binomial=list(dst=rbinom, args=list(size=4, prob=0.5)))

那么 as 函数应该使用 do.call,将 ... 参数列表与 n 组合在一个命名列表中。

as <- function(x, n, ...){
  args <- as.list(c(n=n, unlist(list(...))))
  do.call(x, args)
  }

这是最终代码。将 M 替换为 5000

set.seed(123) # remove this later, just for reproducibility here.
M <- 3        # just to see how the output looks.
n <- c(2,3,5) # to show easily on the screen. Replace with your sizes.

dados <- vector("list", length(n))
for(j in seq_along(n)) {
  dados[[j]] <- lapply(distribuicoes, function(f) {
    replicate(M, as(x=f$dst, n=n[j], f$args)) } )
}

dados

[[1]]
[[1]]$normal
        [,1]    [,2]   [,3]
[1,] -0.5605 1.55871 0.1293
[2,] -0.2302 0.07051 1.7151

[[1]]$binomial
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    2    1    1
[2,]    2    3    0


[[2]]
[[2]]$normal
        [,1]    [,2]    [,3]
[1,] -0.4457  0.4008  1.7869
[2,]  1.2241  0.1107  0.4979
[3,]  0.3598 -0.5558 -1.9666

[[2]]$binomial
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    3    1    2
[2,]    1    1    2
[3,]    2    2    1


[[3]]
[[3]]$normal
         [,1]    [,2]    [,3]
[1,] -1.08570 -0.8185 -0.1294
[2,] -0.08542  0.6849  0.8867
[3,]  1.07061 -0.3201 -0.1514
[4,] -0.14539 -1.3115  0.3298
[5,] -1.16554 -0.5996 -3.2273

[[3]]$binomial
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    1    1    2
[2,]    2    2    4
[3,]    2    2    3
[4,]    2    3    3
[5,]    1    1    1