Question

假设我有以下代码，它基本上为我提供了12个月的收入和成本的随机模拟

simulate.revenue<-function() {
  return(sapply(rnorm(12,100000,30000),function(x) max(0,x)))
}
simulate.cost<-function() {
  return(sapply(rnorm(12,50000,20000),function(x) max(0,x)))
}

sim.run<-function() {
  revenue<-simulate.revenue()
  cost<-simulate.cost()
  profit<-revenue-cost
  year.simulation<-data.frame(revenue,cost,profit)
  return(year.simulation)
}

现在运行上面的模拟功能10次，我知道我应该：

sim.results<-replicate(10,sim.run())

所以问题是如何进一步处理sim.results说：

查找每次运行的年度总利润的平均值
在每次运行中找到按月计算的利润均值（平均值（利润[1]，平均值（利润[2]），...）

Answer 1

复制结果的结构：

replicate(1, sim.run())可以轻松地为您提供返回内容的结构：data.frame的每一列的列表项（此处为3个列表项）。运行两个模拟会添加另外3个列表项。

将其转换为正确格式：

要将list转换为data.frame使用：

result <- data.frame(matrix(unlist(sim.results), nrow = 12, byrow = FALSE))

在您的情况下，结果data.frame的每3列对应一个模拟。将模拟再次分成列表：

result_list <- list()
m <- 1
n_simulations <- 10
n_columnsPerSimulation <- 3
for (i in seq(1, n_simulations * n_columnsPerSimulation, n_columnsPerSimulation)){
    result_list[[m]] <- result[,seq(i, i+n_columnsPerSimulation-1)]
    m <- m + 1
}

这非常难看，但似乎有效。

分析结果：

现在您可以分析每个模拟，例如与sapply / lapply一样，如下例所示：

sapply(result_list, function(x) mean(x[,1]))

如何处理R中复制的结果？

1 个答案: