通过随机增加R

Question

在这个例子中，我试图在4个时间点为3个人生成随机时间序列（x以下包含每个人的第1个时间点）。我希望值随机增加而不是随时间减少。以下是我目前的解决方案。

set.seed(0)
x <- rnorm(3)
x
[1]  1.2629543 -0.3262334  1.3297993
y <- c(x, 
       x*runif(1,.8,1.2), 
       x*runif(1,.9,1.3), 
       x*runif(1,1,1.4))
y
[1]  1.2629543 -0.3262334  1.3297993  1.4642135 -0.3782206  1.5417106  1.6138915 -0.4168839  1.6993107  1.5967772
[11] -0.4124631  1.6812906

这有一些问题。

1. 对于每个人，使用相同的系数来计算相同时间点的值，从而产生相同的趋势。我怎么能得到每个乘法的随机系数？我可以使用lapply，但是矢量将由个人“分组”而非时间点。
2. 我不希望单独编写最后一个时间点的公式，并且非常精确。确切的系数并不重要，我只需要让值略有增加，但也应允许偶尔减少。我怎样才能更“有效”地扩展矢量？
3. 如何使负值也增加？

感谢Federico Manigrasso，我设法解决了这个问题。解决方案如下。

TimeSer <- function(num.id, years, init.val) {
  df <- data.frame(id = factor(rep(1:num.id, length(years))), 
                   year = rep(years, each = num.id))
  yrs <- length(years) - 1
  minim <- seq(-.1, by = -.1, len = yrs)
  maxim <- seq(.4, by = .4, len = yrs)
  val <- list(init.val)
  for (i in 1:yrs) {
    val[[i + 1]] <- unlist(lapply(init.val, function (x) {
      x + (x * runif(1, minim[i], maxim[i])) 
      }))
    }
  df$val <- unlist(val)
  df
}

df <- TimeSer(num.id = 3, years = 2006:2016, init.val = rnorm(3,1e5, 1e5))

结果的视觉表示：

num.id <- length(unique(df$id))
par(mfrow=c(1,num.id))
lapply(1:num.id, function(x) {
  plot(unique(df$year), df$val[df$id == x], type = 'l', col = x)
  })

Answer 1

我建议将输出放在一个列表中，它不那么混乱，你可以稍后转换成一个向量（使用unlist）。 这就是我重写代码的方式

{{1}}

如果这可以解决您的所有问题，请告诉我。