Comment utiliser la fonction replicate() dans R (avec exemples)

Vous pouvez utiliser la fonction replicate() pour évaluer de manière répétée une expression dans R un certain nombre de fois.

Cette fonction utilise la syntaxe de base suivante :

répliquer (n, expr)

où:

• n : Le nombre de fois où il faut évaluer de manière répétée une expression.
• expr : L’expression à évaluer.

Les exemples suivants montrent comment utiliser cette fonction dans la pratique.

Exemple 1 : répliquer une valeur plusieurs fois

Le code suivant montre comment utiliser la fonction replicate() pour évaluer de manière répétée une seule valeur plusieurs fois :

#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

Exemple 2 : répliquer une fonction plusieurs fois

Supposons maintenant que nous souhaitions évaluer à plusieurs reprises une fonction.

Par exemple, supposons que nous utilisions la fonction rnorm() pour produire trois valeurs pour une variable aléatoire qui suit une distribution normale avec une moyenne de 0 et un écart type de 1 :

#make this example reproducible
set.seed(1)

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

[1] -0.6264538  0.1836433 -0.8356286

En utilisant la fonction replicate() , nous pouvons évaluer de manière répétée cette fonction rnorm() un certain nombre de fois.

Par exemple, on peut évaluer cette fonction 5 fois :

#make this example reproducible
set.seed(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

Le résultat est une matrice de 3 lignes et 4 colonnes.

Ou peut-être aimerions-nous évaluer cette fonction 6 fois :

#make this example reproducible
set.seed(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

Le résultat est une matrice de 6 lignes et 3 colonnes.

Utiliser replicate() pour simuler des données

La fonction replicate() est particulièrement utile pour exécuter des simulations.

Par exemple, supposons que nous souhaitions générer 5 échantillons de taille n = 10 qui suivent chacun une distribution normale.

Nous pouvons utiliser la fonction replicate() pour produire 5 échantillons différents et nous pouvons ensuite utiliser la fonction colMeans() pour trouver la valeur moyenne de chaque échantillon :

#make this example reproducible
set.seed(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

À partir du résultat, nous pouvons voir :

• La moyenne du premier échantillon est de 0,1322 .
• La moyenne du deuxième échantillon est de 0,2488 .
• La moyenne du troisième échantillon est de -0,1337 .

Et ainsi de suite.

Ressources additionnelles

Comment sélectionner des colonnes spécifiques dans R
Comment supprimer des colonnes du bloc de données dans R
Comment supprimer des lignes du bloc de données en fonction de la condition dans R