Question

我无法理解以下内容：

   mean(sim[2, sim[1, ] == 1] == 1)

请参阅以下内容：

> alpha <- c(1, 1) / 2
> mat <- matrix(c(1 / 2, 0, 1 / 2, 1), nrow = 2, ncol = 2) # Different than yours
> 
> chainSim <- function(alpha, mat, n) 
+ {
+   out <- numeric(n)
+   out[1] <- sample(1:2, 1, prob = alpha)
+   
+   for(i in 2:n)
+       out[i] <- sample(1:2, 1, prob = mat[out[i - 1], ])
+   out
+ }
> 
> sim <- replicate(chainSim(alpha, mat, 1 + 5), n = 100)
> 
> x <- (sim[2, sim[1, ] == 1] == 1)
> x
 [1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE
[15]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
[29] FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE
[43]  TRUE FALSE FALSE FALSE
>

如果x仅由一些true和false组成，那么x的平均值怎么能成为数字值？ / p>

> sim <- replicate(chainSim(alpha, mat, 1 + 5), n = 100)
> 
> x <- (sim[2, sim[1, ] == 1] == 1)
> y <- mean(x)
> y
[1] 0.6086957

Answer 1

OP的问题

如果x仅由一些真值和假值组成，那么x的均值怎么能成为数字值？

根据?logical的文档

在需要数值的情况下，逻辑向量被强制转换为整数向量，其中TRUE映射到1L，FALSE映射到0L，NA映射到NA_integer _。

因此，采用mean逻辑向量类似于integer向量

mean(c(1, 0, 1, 1, 0))
#[1] 0.6

mean(c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, FALSE))
#[1] 0.6

了解矩阵子设置：`mat [2，mat [1，] == 1] == 1`（2）

1 个答案: