我有两个数据框,我在数据框上应用了pnorm()
和qnorm()
,但我在计算时遇到了错误。
n <- c(0.3,0.5,0.1,0.2)
m <- c(0.1,0.4,0.5,0.3)
o <- c(0.2,0.2,0.2,0.4)
p <- c(0.3,0.1,0.3,0.3)
df1 = data.frame(n,m,o,p)
df1
n m o p
1 0.3 0.1 0.2 0.3
2 0.5 0.4 0.2 0.1
3 0.1 0.5 0.2 0.3
4 0.2 0.3 0.4 0.3
r <- c(0.2,0.4,0.1,0.3)
df2 = rbind.data.frame(r)
df2
X2 X4 X1 X3
1 0.2 0.4 0.1 0.3
b <- 0.15
result <- pnorm((qnorm(df1)+sqrt(b)*df2)/sqrt(1-b))
Output:
Getting an error:
Error in qnorm(df1) : Non-numeric argument to mathematical function
预期产出:
Output:
0.3139178 0.110853 0.1919158 0.3289671
0.5334785 0.4574897 0.1919158 0.1031127
0.0957727 0.5667216 0.1919158 0.3289671
0.2035948 0.3442989 0.4079641 0.3289671
实际上我有这两个数据帧df1和df1并且在excel中我有一个excel中的公式,我需要转换为R。
=NORMSDIST((NORMSINV(A1)+SQRT(0.15)*H1)/SQRT(1-0.15))
这里A1是df1第一个值,依此类推,H1是df2值,依此类推。
答案 0 :(得分:1)
您要做的是:将函数应用于df1
中的每一行。为此,我们需要编写一个函数。
getDist <- function(x, b = 0.15) {
pnormInput <- as.numeric((qnorm(as.numeric(x)) + sqrt(b) * df2) / sqrt(1 - b))
pnorm(pnormInput)
}
接下来,我们将此功能应用于df1
中的每一行(使用apply
)。
result <- apply(df1, 1, function(x) getDist(x))
接下来我们必须转置result
(翻转我们得到的表格)。
result <- t(result)
# [,1] [,2] [,3] [,4]
# [1,] 0.3139178 0.1108530 0.1919158 0.3289671
# [2,] 0.5334785 0.4574897 0.1919158 0.1031127
# [3,] 0.0957727 0.5667216 0.1919158 0.3289671
# [4,] 0.2035948 0.3442989 0.4079641 0.3289671
答案 1 :(得分:1)
我认为这是一个经典案例,试图在一行中进行许多操作并且忘记每个函数正在做什么。我的答案与@PoGibas基本相同,但更明确,更不优雅。
我会单独计算这些条款,然后再将它们合并:
num1 <- apply(df1, 1, qnorm) # Apply 'qnorm' row-wise
num2 <- sqrt(b) * r # Add the constant sqrt(b) to vector r
num <- sweep(num1, 1, num2, "+") # Add the vector num2 row-wise to the dataframe num2
den <- sqrt(1-b) # den is a constant
result <- pnorm(num/den) # num is a data frame, which is elementwise divided by the constant den.
t(result)
通过逐步执行操作,您可以更轻松地找到错误来源。