كيفية استخدام وظيفة replicate() في لغة r (مع أمثلة)

يمكنك استخدام وظيفة النسخ المتماثل () لتقييم تعبير في R بشكل متكرر لعدد معين من المرات.

تستخدم هذه الوظيفة بناء الجملة الأساسي التالي:

تكرار (ن، إكسبر)

ذهب:

• n : عدد مرات تقييم التعبير بشكل متكرر.
• expr : التعبير للتقييم.

توضح الأمثلة التالية كيفية استخدام هذه الوظيفة عمليًا.

مثال 1: تكرار قيمة عدة مرات

يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية استخدام وظيفة النسخ المتماثل () لتقييم قيمة واحدة بشكل متكرر عدة مرات:

 #replicate the value 3 exactly 10 times
replicate(n= 10,3 )

[1] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

#replicate the letter 'A' exactly 7 times
replicate(n= 7 , ' A ')

[1] “A” “A” “A” “A” “A” “A” “A”

#replicate FALSE exactly 5 times
replicate(n= 5 , FALSE )

[1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE

مثال 2: تكرار دالة عدة مرات

لنفترض الآن أننا نريد تقييم دالة بشكل متكرر.

على سبيل المثال، لنفترض أننا نستخدم الدالة rnorm() لإنتاج ثلاث قيم لمتغير عشوائي يتبع التوزيع الطبيعي بمتوسط 0 وانحراف معياري 1:

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#generate 3 values that follow normal distribution
rnorm(3, mean= 0 , sd= 1 ) 

[1] -0.6264538 0.1836433 -0.8356286

باستخدام الدالة Replicate() ، يمكننا تقييم الدالة rnorm() بشكل متكرر عدة مرات.

على سبيل المثال، يمكننا تقييم هذه الدالة 5 مرات:

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#generate 3 values that follow normal distribution (replicate this 4 times)
replicate(n= 4 , rnorm(3, mean= 0 , sd= 1 ))

           [,1] [,2] [,3] [,4]
[1,] 1.5952808 0.4874291 -0.3053884 -0.6212406
[2,] 0.3295078 0.7383247 1.5117812 -2.2146999
[3,] -0.8204684 0.5757814 0.3898432 1.1249309

والنتيجة هي مصفوفة من 3 صفوف و 4 أعمدة.

أو ربما نرغب في تقييم هذه الدالة 6 مرات:

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#generate 3 values that follow normal distribution (replicate this 6 times)
replicate(n= 6 , rnorm(3, mean= 0 , sd= 1 ))

           [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6]
[1,] 1.5952808 0.4874291 -0.3053884 -0.6212406 -0.04493361 0.8212212
[2,] 0.3295078 0.7383247 1.5117812 -2.2146999 -0.01619026 0.5939013
[3,] -0.8204684 0.5757814 0.3898432 1.1249309 0.94383621 0.9189774

والنتيجة هي مصفوفة مكونة من 6 صفوف و3 أعمدة.

استخدم نسخة متماثلة () لمحاكاة البيانات

تعد وظيفة النسخ المتماثل () مفيدة بشكل خاص لتشغيل عمليات المحاكاة.

على سبيل المثال، لنفترض أننا نريد إنشاء 5 عينات بحجم n = 10 تتبع كل منها التوزيع الطبيعي.

يمكننا استخدام الدالة Replicate() لإنتاج 5 عينات مختلفة ويمكننا بعد ذلك استخدام الدالة colMeans() للعثور على متوسط قيمة كل عينة:

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#create 5 samples each of size n=10
data <- replicate(n=5, rnorm(10, mean= 0 , sd= 1 ))

#view samples
data

            [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
 [1,] -0.6264538 1.51178117 0.91897737 1.35867955 -0.1645236
 [2,] 0.1836433 0.38984324 0.78213630 -0.10278773 -0.2533617
 [3,] -0.8356286 -0.62124058 0.07456498 0.38767161 0.6969634
 [4,] 1.5952808 -2.21469989 -1.98935170 -0.05380504 0.5566632
 [5,] 0.3295078 1.12493092 0.61982575 -1.37705956 -0.6887557
 [6,] -0.8204684 -0.04493361 -0.05612874 -0.41499456 -0.7074952
 [7,] 0.4874291 -0.01619026 -0.15579551 -0.39428995 0.3645820
 [8,] 0.7383247 0.94383621 -1.47075238 -0.05931340 0.7685329
 [9,] 0.5757814 0.82122120 -0.47815006 1.10002537 -0.1123462
[10,] -0.3053884 0.59390132 0.41794156 0.76317575 0.8811077

#calculate mean of each sample
colMeans(data)

[1] 0.1322028 0.2488450 -0.1336732 0.1207302 0.1341367

ومن النتيجة يمكننا أن نرى:

• متوسط العينة الأولى هو 0.1322 .
• متوسط العينة الثانية هو 0.2488 .
• متوسط العينة الثالثة هو -0.1337 .

وما إلى ذلك وهلم جرا.

مصادر إضافية

كيفية تحديد أعمدة محددة في R
كيفية إزالة الأعمدة من إطار البيانات في R
كيفية إزالة الصفوف من إطار البيانات بناءً على الحالة في R