Jak korzystać z funkcji replicate() w r (z przykładami)

Możesz użyć funkcji replikacji() , aby wielokrotnie oceniać wyrażenie w języku R określoną liczbę razy.

Ta funkcja wykorzystuje następującą podstawową składnię:

replikować (n, wyrażenie)

Złoto:

• n : liczba wielokrotnych obliczeń wyrażenia.
• wyrażenie : Wyrażenie do obliczenia.

Poniższe przykłady pokazują, jak w praktyce wykorzystać tę funkcję.

Przykład 1: Wielokrotna replikacja wartości

Poniższy kod pokazuje, jak używać funkcji replikacji() do wielokrotnego oceniania pojedynczej wartości:

 #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

Przykład 2: Wielokrotna replikacja funkcji

Załóżmy teraz, że chcemy wielokrotnie oceniać funkcję.

Załóżmy na przykład, że używamy funkcji rnorm() do wygenerowania trzech wartości zmiennej losowej , która ma rozkład normalny ze średnią 0 i odchyleniem standardowym 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

Używając funkcji replikacji() , możemy wielokrotnie oceniać tę funkcję rnorm().

Na przykład możemy ocenić tę funkcję 5 razy:

 #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

Rezultatem jest macierz złożona z 3 wierszy i 4 kolumn.

A może chcielibyśmy ocenić tę funkcję 6 razy:

 #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

Rezultatem jest macierz z 6 wierszami i 3 kolumnami.

Użyj replikacji() do symulacji danych

Funkcja replikacji() jest szczególnie przydatna do przeprowadzania symulacji.

Załóżmy na przykład, że chcemy wygenerować 5 próbek o rozmiarze n = 10, z których każda ma rozkład normalny.

Możemy użyć funkcji replikacji (), aby utworzyć 5 różnych próbek, a następnie możemy użyć funkcji colMeans () , aby znaleźć średnią wartość każdej próbki:

 #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

Z wyniku możemy zobaczyć:

• Średnia pierwszej próbki wynosi 0,1322 .
• Średnia drugiej próbki wynosi 0,2488 .
• Średnia trzeciej próbki wynosi -0,1337 .

I tak dalej.

Dodatkowe zasoby

Jak wybrać określone kolumny w R
Jak usunąć kolumny z ramki danych w R
Jak usunąć wiersze z ramki danych na podstawie warunku w R