Question

我有马尔可夫链的以下代码：

simulation.mc=function(i0,P,n.sim){
S=1:nrow(P)
X=rep(0,n.sim)
X[1]=i0
for (n in 2:n.sim){
    X[n]=sample(x=S,size=1,prob=P[X[n-1],])
    }
return(X)
}

P=matrix(
c(
    0,1/2,0,1/2,0,0,0,
    1/2,0,1/2,0,0,0,0,
    0,1,0,0,0,0,0,
    1/3,0,0,0,1/3,1/3,0,
    0,0,0,1,0,0,0,
    0,0,0,1/2,0,0,1/2,
    0,0,0,0,0,0,1
),nrow=7,byrow=T);P

X=simulation.mc(1,P,100)


T=min(which(X==7))

我必须在达到状态7之前计算平均步数。

我知道我需要运行至少1000个路径样本，计算每个样本中的步数，然后计算平均值（尽管某些路径不会达到7状态）。

我这样做了，但仍然没有工作：

n.sim=100
X[i]=rep(0,n.sim)
 for (i in 1:100)
 { X[i]=simulation.mc(1,P,100)
 }

为什么这不起作用？如何在循环中包含一个循环以包含计算步数的函数？提前感谢任何建议。

Answer 1

您可以使用replicate代替循环：

replicate(1000, min(which(simulation.mc(1,P,100)==7)))

@JDB提供了一个使用循环的选项。这里有几个：

# To save each entire chain in a list
n.sim=100
X = list()
for (i in 1:1000) { 
  X[[i]] = simulation.mc(1,P,n.sim)
}

# To save just the number of steps to get to 7
n.sim=100
X = rep(NA, 1000)  
for (i in 1:1000) { 
  X[i] = min(which(simulation.mc(1,P,n.sim)==7))
}

Answer 2

您似乎正在尝试创建一个100 x 100的数据框，但您正在调用已创建的向量。

这就是您致电X[i]=rep(0,n.sim)无效的原因。（我认为你的意思可能是X[1]=rep(0,n.sim)，因为你只在循环中定义了i。你不能以同样的方式填充向量的列一个data.frame ......

尝试：

X <- data.frame(matrix(nrow=100, ncol=100))
for (i in 1:100)
   { X[i]=simulation.mc(1,P,100)
}

模拟马尔可夫链路径1000次

2 个答案: