解释每行在r代码中的作用

Question

我这里有这个代码：

  S <- nrow(inputs) # number of samples
  if(J*K!=S) stop("The number of samples does not equal J times K")
  D <- ncol(costs) # number of decision options

  nb <- lambda*effects-costs
  baseline <- max(colMeans(nb))
  perfect.info <- mean(apply(nb,1,max))
  evpi <- perfect.info-baseline

  sort.order <- order(inputs[,input.of.interest])
  sort.nb <- nb[sort.order,]

  nb.array <- array(sort.nb,dim=c(J,K,D))
  mean.k <- apply(nb.array,c(2,3),mean)
  partial.info <- mean(apply(mean.k,1,max))

我已经使用了这个，它让我产生了正确的输出，但是由于我是这个背后的统计部分的新手，我实际上无法理解它的作用。

有人可以解释一下每行的含义吗？ 我很感激。

我去搜索每个函数，但它变得复杂了。 感谢

Answer 1

这里有一些了解代码的一般提示：

1. 创建对象的小版本：输入，费用，效果（请参阅??sample，??matrix）
2. 在代码的开头加上一个browser并逐步完成，每次看到变量的修改方式。
3. 如果您无法猜测转化所做的工作，请阅读函数的帮助：??colMeans，??apply，...