R Новичок: сохранение выходов петли в матрицу

Question

У меня есть короткий скрипт, который имитирует физический процесс с выборкой из двух разных распределений. См. Комментарии. Как я могу поместить результаты итерации в матрицу для дальнейшего статистического анализа? Я рассмотрел предыдущие ответы на вопросы, но до сих пор не могу заставить его работать. Я понимаю, что если циклы не являются предпочтительным методом в R, но петли - это то, что я понимаю, основываясь на рудиментарных Perl и Python, все остальное смущает меня.

library(truncnorm)          
library(mc2d)          
o <- 0.04          
n <- 10  # number of random samples - kept low for debugging 
md <- seq(0,0.70,by=0.05) # md for mode in the PERT distribution 
for(i in md) { # iterates over all modes in PERT distribution      
f <- rpert(n, min=0, mode=md, max=.99, shape=4) # samples from PERT distribution        
a <- rtruncnorm(n, a=0, b=Inf, mean = 5.44, sd = 0.43) # samples from normal distribution     

ma <- a*(1-f)+ f*o # calculates results       

print(ma) # I need this in a matrix 
} 

Answer 1

Вы можете инициализировать пустую матрицу с нужным количеством столбцов, а затем rbind смоделированный результат в матрицу динамически:

library(truncnorm)          
library(mc2d)          
o <- 0.04          
n <- 10  # number of random samples - kept low for debugging 
md <- seq(0,0.70,by=0.05) # md for mode in the PERT distribution 

resultMatrix <- matrix(nrow = 0, ncol = n) 
for(i in md) { # iterates over all modes in PERT distribution      
    f <- rpert(n, min=0, mode=md, max=.99, shape=4) # samples from PERT distribution        
    a <- rtruncnorm(n, a=0, b=Inf, mean = 5.44, sd = 0.43) # samples from normal distribution       
    ma <- a*(1-f)+ f*o # calculates results       
    resultMatrix <- rbind(resultMatrix, ma) 
} 

resultMatrix 
     [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]  [,6]  [,7]  [,8] 
ma 4.871186 4.527776 6.155239 2.687423 3.172824 4.150493 4.309858 4.058311 
ma 4.492796 4.023142 5.202100 3.549102 3.121166 4.030550 4.072121 4.754218 
ma 5.209793 3.604659 4.546211 4.019750 4.230491 2.230483 5.321552 4.194712 
ma 5.588713 5.845059 4.673996 5.068933 4.445595 2.556984 3.206710 2.198054 
ma 5.161478 4.224916 4.731809 4.337504 5.279807 4.800994 1.920244 2.287079 
ma 4.370172 4.174557 4.657961 3.551273 3.176608 1.967586 2.082636 2.382379 
ma 4.752645 5.025765 4.077100 4.035936 3.696961 4.376170 4.756229 3.799819 
ma 4.895087 4.476946 4.849364 4.948230 4.254575 2.860149 4.385260 4.909378 
ma 4.600699 2.955893 4.011127 5.018648 3.446420 2.684369 3.733717 3.784529 
ma 3.015752 5.150226 4.641076 5.403140 1.566149 4.467812 2.624535 4.140788 
ma 5.126098 4.311545 3.244769 2.922413 5.712901 2.981147 2.106302 4.173604 
ma 4.497303 5.128249 2.420177 3.460802 3.158532 1.826757 3.705091 2.092096 
ma 5.133561 3.937170 5.159742 3.097803 3.157485 4.583058 3.529645 5.299575 
ma 5.384795 5.977110 4.269142 3.898964 5.024477 2.174062 4.364693 2.060221 
ma 4.963641 4.670167 3.732576 5.075890 3.384682 3.581102 2.846963 4.388798 
     [,9] [,10] 
ma 2.035035 3.047999 
ma 3.119995 1.962640 
ma 5.107974 3.442291 
ma 2.810294 1.258326 
ma 2.951629 2.220695 
ma 4.461524 2.804621 
ma 3.077005 5.595100 
ma 1.248858 3.427024 
ma 1.983569 2.546225 
ma 1.510322 2.482890 
ma 4.652874 1.692841 
ma 4.029131 4.909566 
ma 3.502746 2.017282 
ma 1.992627 3.583658 
ma 3.336058 3.147302 

Answer 2

Вы можете попробовать это:

output <- matrix(

    unlist(

    lapply(md, function(md){ 

     f <- rpert(n, min=0, mode=md, max=.99, shape=4) # samples from PERT distribution        
     a <- rtruncnorm(n, a=0, b=Inf, mean = 5.44, sd = 0.43) # samples from normal distribution     
     ma <- a*(1-f)+ f*o # calculates results 

    }) 

), 

    ncol=10, byrow=TRUE 

) 

Answer 3

I не могут видеть, как результаты цикла зависят от i, поэтому цикл можно избежать без осложнений напрямую с помощью матриц.

library(truncnorm); library(mc2d)          
o <- 0.04; n <- 10 
md <- seq(0,0.70,by=0.05) 

pertmat <- matrix(rpert(n*length(md), min=0, mode=md, max=.99, shape=4), 
        ncol=n, nrow=length(md)) 
amat <- matrix(rtruncnorm(n*length(md), a=0, b=Inf, mean = 5.44, sd = 0.43), 
       ncol=n, nrow=length(md))   

finalmat <- amat*(1-pertmat) + pertmat*o 

Обратите внимание, что на данный момент, вы пройдете весь вектор md в функцию rpert в качестве аргумента. Если вы хотите передать отдельные элементы md, вам нужно будет изменить аргумент md на i. Более точно, сравните следующие два выхода в течение более короткого md вектора (чтобы не загромождать пространство экрана):

short_md <- seq(0,0.70,by=0.35) 
for(i in short_md) print(i) # single elements 
[1] 0 
[1] 0.35 
[1] 0.7 
for(i in short_md) print(short_md) # in each iteration, the entire vector is used 
[1] 0.00 0.35 0.70 
[1] 0.00 0.35 0.70 
[1] 0.00 0.35 0.70 

Чтобы получить матрицу из этого, вы можете использовать:

pertmat_i <- t(sapply(md, function(x) rpert(n, min=0, mode=x, max=.99, shape=4))) 

, а затем использовать этот матрица выше.