管理R中矢量化函数的输出 [英] Managing output of a Vectorized function in R

问题描述

我有一个 Vectorize d函数，名为 vec （如下）。我的目标是能够获得子表列表作为此函数的输出。也就是说，当我运行该函数时，我将能够将函数调用保存为一个对象（例如， I ），然后使用 $ 从 I ，在这种情况下就像这样（首次运行函数 vec 下面）：

code> I = vec（L = .3，U = .6，level = seq（.5，.95，.1 ））; I $ alpha;我$ beta

使用 Vectorize 可能吗？ （高度赞赏你的专业知识）

以下是R函数：

  vec = Vectorize（函数（L，U，level = .95）{
 
 p1 =（1  -  level）/ 2 
 p2 = 1  -  p1 
 f.beta函数（alpha，beta，x，lower = 0，upper = 1）{
p <-pbeta（（x-lower）/（upper-lower），alpha， β）
 log（p /（1-p））} 
 
 delta < - 函数（fit，actual）sum（（fit-actual）^ 2）
 
目标函数（θ，x，prob，...）{
 ab < -  exp（θ）
 fit <-f.beta（ab [1]，ab （函数（p）log（p /（1-p），...，b） ））（c（p1，p2））
 
 sol <-nlm（objective，log（c（1e1,1e1）），x = c（L，U），prob = xp，lower = 0，upper = 1，typsize = c（1,1），fscale = 1e-12，gradtol = 1e-12）
 
 parm < -  as.numeric（exp（sol $ estimate） ）
 
 list（alpha = parm [[1]]，beta = parm [[2]]）
 
}，c（L，U level），SIMPLIFY = FALSE）
  

解决方案

该函数已经被矢量化了，但是输出在 list 中。所以，我们通过循环列表元素来提取'alpha'和'beta'组件

  sapply（I，'[['，'alpha'）
＃[1] 2.371449 3.562465 5.278213 7.939884 12.918233 
 sapply（I，'[['，'beta'）
＃[1] 2.863406 4.336959 6.461091 9.757192 15.922938 
  

请注意，输出可以简化为矩阵with two row

  simplify2array（I）
  

或两列矩阵

  do.call（rbind，I）
  

I have a Vectorized function called vec (below). My goal is to be able to get a subsetable list as the output from this function. That is, when I run the function, I will be able to save the function call as an object (e.g., I) and then subset the desired output by using $ from I, in this case like this (First run function vec below):

I = vec(L = .3, U = .6, level = seq(.5, .95, .1)) ; I$alpha ; I$beta

Is this possible given the use of Vectorize? (highly appreciate your expertise)

Here is the R function:

vec = Vectorize(function(L, U, level = .95){

p1 = (1 - level)/2
p2 = 1 - p1
f.beta <- function(alpha, beta, x, lower = 0, upper = 1){
 p <- pbeta((x-lower)/(upper-lower), alpha, beta)
 log(p/(1-p)) }

delta <- function(fit, actual) sum((fit-actual)^2)

objective <- function(theta, x, prob, ...) {
ab <- exp(theta)
fit <- f.beta(ab[1], ab[2], x, ...)
return (delta(fit, prob)) }

x.p <- (function(p) log(p/(1-p)))(c(p1, p2))

sol <- nlm(objective, log(c(1e1, 1e1)), x = c(L, U), prob = x.p, lower = 0, upper = 1, typsize = c(1, 1), fscale = 1e-12, gradtol = 1e-12)

parm <- as.numeric(exp(sol$estimate))

list(alpha = parm[[1]], beta = parm[[2]])

}, c("L", "U", "level"), SIMPLIFY = FALSE)

解决方案

The function is already vectorized, but the output is in a list. So, we loop through the list elements to extract the 'alpha' and 'beta' components

sapply(I, '[[', 'alpha')
#[1]  2.371449  3.562465  5.278213  7.939884 12.918233
sapply(I, '[[', 'beta')
#[1]  2.863406  4.336959  6.461091  9.757192 15.922938

Note that the output can simplified to a matrix with two rows

simplify2array(I)

Or a two column matrix

do.call(rbind, I)

这篇关于管理R中矢量化函数的输出的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！