R で replicate() 関数を使用する方法 (例付き)

replicate()関数を使用すると、R の式を一定の回数繰り返し評価できます。

この関数は次の基本構文を使用します。

複製 (n, expr)

金：

• n : 式を繰り返し評価する回数。
• expr : 評価する式。

次の例は、この関数を実際に使用する方法を示しています。

例 1: 値を複数回複製する

次のコードは、 replicate()関数を使用して、単一の値を複数回繰り返し評価する方法を示しています。

 #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

例 2: 関数を複数回複製する

ここで、関数を繰り返し評価するとします。

たとえば、 rnorm()関数を使用して、平均 0、標準偏差 1 の正規分布に従う確率変数の 3 つの値を生成するとします。

 #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

replicate()関数を使用すると、この rnorm() 関数を何度も繰り返し評価できます。

たとえば、この関数を 5 回評価できます。

 #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

結果は 3 行 4 列の行列になります。

あるいは、この関数を 6 回評価したいと思うかもしれません。

 #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

結果は、6 行 3 列の行列になります。

データをシミュレートするには、replicate() を使用します。

replicate()関数は、シミュレーションを実行する場合に特に便利です。

たとえば、それぞれが正規分布に従うサイズ n = 10 の 5 つのサンプルを生成するとします。

replicate()関数を使用して 5 つの異なるサンプルを生成し、 colMeans()関数を使用して各サンプルの平均値を見つけることができます。

 #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

結果から次のことがわかります。

• 最初のサンプルの平均は0.1322です。
• 2 番目のサンプルの平均は0.2488です。
• 3 番目のサンプルの平均は-0.1337です。

等々。

追加リソース

R で特定の列を選択する方法
Rでデータフレームから列を削除する方法
Rの条件に基づいてデータフレームから行を削除する方法