Question

我有两个数学公式需要创建为R函数，然后在我的数据上运行它们。

首先让我向您展示我的数据的头部，我将其命名为＆＃34; data_1＆＃34;

  sex age seca1 chad1  DL alog1 dig1 scifirst1 crimetech1
1   F  20  1754  1750 175    95   95       432        429
2   F  19  1594  1596 158    56   55       420        417
3   F  20  1556  1558 156    74   72       435        437
4   F  18  1648  1640 167    67   65       431        434
5   F  19  1780  1780 178    99   67       433        431
6   F  19  1610  1620 165    56   54       423        425

现在让我们看一下公式以及我在r上创建函数的尝试：

1）第一个公式（f1）：

第一个公式（可以通过this link访问）：

这就是我创建第一个公式所做的：

f1 <- function(x, y) {sqrt(sum((x - y) ^ 2) / 2 / length(x))}

因为我需要在f1 vs data_1$alog1上运行data_1$dig1 ...这就是我所做的：

f1(data_1$alog1, data_1$dig1)

给出：4.3

现在问题是：我是否正确创建了该功能？它应该只给我一个价值吗？

2）第二个公式（f2）：

第二个功能是创建一个数学公式，其中第一个函数被替换。这是公式 - ＆gt; （关注this link）：

在第二个公式中以红色显示的

＆＃34; f1＆＃34; 应该是第一个创建的函数（第一个公式）。

接下来，我将采取以下措施来实施第二个公式：

f2 <- function(x, y){(f1 / ((x + y) / 2)) * 100}

但是，当我在data_1$alog1 vs data_1$dig1上运行它来计算这些数据的错误变异系数时，我得到：

> f2(data_1$alog1, data_1$dig1)
Error in f1/((x + y)/2) : non-numeric argument to binary operator

有人可以评论为创建函数所执行的步骤以及我在＆＃34; alog1 vs dig1＆＃34;上运行函数的方式吗？

Answer 1

如果x是向量，则sum(x)是标量。要获得累积总和，请使用cumsum(x)：

f1 <- function(x, y) {sqrt(cumsum((x - y) ^ 2) / 2 / length(x))}
f1(data_1$alog1, data_1$dig1)

返回

[1] 0.0000000 0.2886751 0.6454972 0.8660254 9.2781104 9.2960565

而不是简单地返回最后一个值。在第二个函数定义中，您忘记f1是(x, y)的函数：

f2 <- function(x, y) {f1(x, y) / ((x + y) / 2) * 100}
f2(data_1$alog1, data_1$dig1)
[1]  0.0000000  0.5201354  0.8842428  1.3121597 11.1784463 16.9019209

如何在R中创建这些功能？

1 个答案: