Verwendung der replicate()-funktion in r (mit beispielen)

Sie können die Funktion „replicate()“ verwenden, um einen Ausdruck in R eine bestimmte Anzahl von Malen wiederholt auszuwerten.

Diese Funktion verwendet die folgende grundlegende Syntax:

replizieren (n, expr)

Gold:

• n : Die Häufigkeit, mit der ein Ausdruck wiederholt ausgewertet wird.
• expr : Der auszuwertende Ausdruck.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie diese Funktion in der Praxis nutzen können.

Beispiel 1: Einen Wert mehrmals replizieren

Der folgende Code zeigt, wie Sie die Funktion „replicate()“ verwenden, um einen einzelnen Wert mehrmals auszuwerten:

 #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

Beispiel 2: Replizieren Sie eine Funktion mehrmals

Nehmen wir nun an, wir möchten eine Funktion wiederholt auswerten.

Angenommen, wir verwenden die Funktion rnorm() , um drei Werte für eine Zufallsvariable zu erzeugen, die einer Normalverteilung mit einem Mittelwert von 0 und einer Standardabweichung von 1 folgt:

 #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

Durch die Verwendung der Funktion „replicate()“ können wir diese Funktion „rnorm()“ mehrmals auswerten.

Wir können diese Funktion beispielsweise fünfmal auswerten:

 #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

Das Ergebnis ist eine Matrix aus 3 Zeilen und 4 Spalten.

Oder vielleicht möchten wir diese Funktion sechsmal auswerten:

 #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

Das Ergebnis ist eine Matrix aus 6 Zeilen und 3 Spalten.

Verwenden Sie Replicate(), um Daten zu simulieren

Die Funktion „repliate()“ ist besonders nützlich für die Ausführung von Simulationen.

Angenommen, wir möchten 5 Stichproben der Größe n = 10 generieren, die jeweils einer Normalverteilung folgen.

Wir können die Funktion „repliate()“ verwenden, um 5 verschiedene Stichproben zu erzeugen, und dann können wir die Funktion „colMeans()“ verwenden, um den Durchschnittswert jeder Stichprobe zu ermitteln:

 #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

Aus dem Ergebnis können wir sehen:

• Der Mittelwert der ersten Stichprobe beträgt 0,1322 .
• Der Mittelwert der zweiten Stichprobe beträgt 0,2488 .
• Der Mittelwert der dritten Stichprobe beträgt -0,1337 .

Und so weiter.

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