Question

我正在尝试使用两个预先存在的变量-x和y来构造一个新变量z。假设为简单起见，只有5个观测值（对应于5个时间段）并且x = c（5,7,9,10,14）和y = c（0,2,1,2,3）。我实际上只使用x中的第一个观测值作为初始值，然后使用x [1]的折旧值（折旧率为每年0.05）和矢量中随时间的每个观测值构建新变量z，年。我构造的变量采用新的5乘1向量z的形式，并且可以使用R中的以下简单命令获得：

z=NULL
for(i in 1:length(x)){n=seq(1,i,by=1)
z[i]=sum(c(0.95^(i-1)*x[1],0.95^(i-n)*y[n]))}

我遇到的问题是我需要将此操作定义为函数。也就是说，我需要创建一个函数f，当任意向量x和y插入函数f（x，y）时，它会吐出向量z。我已经在圈子里呆了好几天了，我想知道是否有人能够提供关于如何继续的建议。提前谢谢。

Answer 1

我希望以下内容能为您效劳......

x=c(5,7,9,10,14) 
y=c(0,2,1,2,3)

getZ = function(x,y){
  z = NULL
  for(i in 1:length(x)){
    n=seq(1,i,by=1)
    z[i]=sum(c(0.95^(i-1)*x[1],0.95^(i-n)*y[n]))
  }
  return = z
}

z = getZ(x,y)
z
5.000000  6.750000  7.412500  9.041875 11.589781

Answer 2

这将允许以r传入.05（或任何其他值）。

ConstructZ <- function(x, y, r){
  n <- length(y)
  d <- 1 - r
  Z <- vector(length = n)
  for(i in seq_along(x)){
    n = seq_len(i)
    Z[i] = sum(c(d^(i-1)*x[1],d^(i-n)*y[n]))
  }
 return(Z)
}

Answer 3

这是一个很酷的（如果我自己这样说）我的方法来实现它作为infix运算符（因为你称之为操作）。

ff = function (x, y, i) {
       n = seq.int(i)
       sum(c(0.95 ^ (i - 1) * x[[1]],
             0.95 ^ (i - n) * y[n]))
}
`%dep%` = function (x, y) sapply(seq_along(x), ff, x=x, y=y)

x %dep% y
[1]  5.000000  6.750000  7.412500  9.041875 11.589781

Answer 4

多次执行循环并每次重新计算指数可能效率低下。这是实现计算的另一种方式

getval <- function(x,y,lambda=.95) {
    n <- length(y)
    pp <- lambda^(1:n-1)
    yy <- sapply(1:n, function(i) {
        sum(y * c(pp[i:1], rep.int(0, n-i)))
    })
    pp*x[1] + yy
}

使用@ vrajs5＆＃39的示例数据进行测试

x=c(5,7,9,10,14) 
y=c(0,2,1,2,3)
getval(x,y)

# [1]  5.000000  6.750000  7.412500  9.041875 11.589781

但在测试较大的数据（例如

）时，其速度似乎要快10倍

set.seed(15)
x <- rpois(200,20)
y <- rpois(200,20)

我不确定您运行此频率或数据大小的频率，因此效率可能不是您的关注点。我想可读性对于维护而言通常更为重要。

在R中重新表达一个简单的操作作为函数

4 个答案: