所以我有10个参数,其中7个是固定的,3个是使用seq
变化的。每个变化参数有10种可能性。现在我创建一个空数据框并在经过一系列函数并为每个参数组合生成输出后填充它。所以有1000(10 * 10 * 10)种可能性。现在我使用嵌套for循环。可以说m,g和x是我不同的参数。这是一个例子。
m.c <- seq(1,10, by=1)
m.i <- seq(1,10, by=1) * 0.5
a <- .5
b <- 1
c <- .5
gg <- seq(.02,.2, by=.02)
n <- 7
r <- .25
alpha <- 2
dt <- 1
X <- seq(.01,.1, by=.01)
intervention.data <- data.frame(intervention = numeric())
parameter.data <- data.frame(m=numeric(), g=numeric(), X=numeric())
A.c = function(m = m.c,a,b,c,g,n,r,alpha,dt,X) {
1 - exp(-dt*(1/(alpha*dt)*log(1+(alpha*b*dt*m*a^2*c*X*exp(-g*n))/(a*c*X+g))))
}
A.i = function(m = m.i,a,b,c,g,n,r,alpha,dt,X) {
1 - exp(-dt*(1/(alpha*dt)*log(1+(alpha*b*dt*m*a^2*c*X*exp(-g*n))/(a*c*X+g))))
}
for (i in 1:length(mm)) {
m = mm[i]
for (ii in 1:length(gg)) {
g = gg[ii]
for (iii in 1:length(XX)) {
X = XX[iii]
parameter.data = rbind(parameter.data, data.frame(m=m, g=g, X=X))
a.c = A.c(m = m.c,a,b,c,g,n,r,alpha,dt,X)
a.i = A.i(m = m.i,a,b,c,g,n,r,alpha,dt,X)
intervention.effect= a.i/a.c
intervention.data = rbind(intervention.data, data.frame( intervention = intervention.effect))
}
}
}
all.intervention.data = cbind(parameter.data, intervention.data)
我有什么工作,但看起来非常低效,所以我一直试图找到如何使用sapply或lapply但是没有成功地理解使用它们所有的组合。制作完成。任何帮助表示赞赏。
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您的数据中似乎丢失了mm
,因此我无法完美地遵循,但更好的方法是执行此操作:
all.data <- expand.grid(m.c = m.c,gg = gg,X = X)
all.data$m.i <- all.data$m.c * 0.5
all.data$a.c <- A.c(m = all.data$m.c,a,b,c,all.data$gg,n,r,alpha,dt,all.data$X)
all.data$a.i <- A.i(m = all.data$m.i,a,b,c,all.data$gg,n,r,alpha,dt,all.data$X)