Question

我正在尝试编写一般函数来计算R中二项式比例的区间估计的覆盖概率。我打算为各种置信区间方法执行此操作，例如： Wald，Clopper-Pearson，不同先验的HPD间隔。

理想情况下，我希望有一个函数，它可以作为一个参数，用于计算间隔的方法。那么我的问题是：如何在另一个函数中包含函数作为参数？

例如，对于Exact Clopper-Pearson区间，我有以下功能：

# Coverage for Exact interval
ExactCoverage <- function(n) {
p <- seq(0,1,.001)
x <- 0:n

# value of dist
dist <- sapply(p, dbinom, size=n, x=x)

# interval
int <- Exact(x,n)

# indicator function
ind <- sapply(p, function(x) cbind(int[,1] <= x & int[,2] >= x))

list(coverage = apply(ind*dist, 2, sum), p = p)
}

其中Exact（x，n）只是计算适当间隔的函数。我想要

Coverage <- function(n, FUN, ...)
...
# interval
int <- FUN(...)

因此我有一个函数来计算覆盖概率，而不是每个区间计算方法的单独覆盖函数。有没有标准的方法来做到这一点？我一直无法找到解释。

谢谢，詹姆斯

Answer 1

在R中，可以提供函数作为函数参数。语法与非功能对象之一匹配。

这是一个示例函数。

myfun <- function(x, FUN) {
  FUN(x)
}

此函数将函数FUN应用于对象x。

一些带有向量的例子，包括从1到10的数字：

vec <- 1:10 

> myfun(vec, mean)
[1] 5.5
> myfun(vec, sum)
[1] 55
> myfun(vec, diff)
[1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1

这不仅限于内置函数，还适用于任何函数：

> myfun(vec, function(obj) sum(obj) / length(obj))
[1] 5.5

mymean <- function(obj){
  sum(obj) / length(obj)
}
> myfun(vec, mymean)
[1] 5.5

Answer 2

您还可以将函数名称存储为字符变量，并使用do.call（）

调用它

> test = c(1:5)
> do.call(mean, list(test))
[1] 3
> 
> func = 'mean'
> do.call(func, list(test))
[1] 3

Answer 3

Hadley's text提供了一个很好的（简单的）示例：

randomise <- function(f) f(runif(1e3))

randomise(mean)
#> [1] 0.5059199
randomise(mean)
#> [1] 0.5029048
randomise(sum)
#> [1] 504.245

函数参数作为R函数中的参数

3 个答案: