Question

我试图通过生成起始值，然后使用引用其他列的以下“时间点”方程来模拟宽数据框中的面板数据。我想让n = t = 10500的总观测值为n = 500，t = 21。

我已经从多元正态分布模拟了一些初步观察结果（即t = 0），然后生成了一个宽数据框，其中包含用于接下来的20个连续``时间点''（即t> 0）的占位符列。到目前为止，我的数据看起来像这样（仅显示前15列）：

            id        xt0        yt0        wt0        zt0 xt1 yt1 xt2 yt2 xt3 yt3 xt4 yt4 xt5 yt5
1    0.1251041 -0.5202968  0.7444884 -0.1655747 -0.4636554  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA
22  -1.4346734  0.2313276  4.4026209  0.6278826 -0.2208187  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA
43   3.5234120  1.6617287  1.8510357  0.3680791  1.3616461  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA
64   1.9857540  1.5927217 -1.7127041 -0.1823246  0.6032245  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA
85   2.0633524  1.8347750  1.5244358  0.5539688  0.5201867  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA
106  2.1106941 -1.1516203 -0.1515743 -0.5320694  0.1345948  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA  NA

我现在想找到一种有效的方法来执行此操作，因为在20个时间点和两个变量的情况下，像这样写出每个等式会很麻烦：

param <- c( 0.2, 0.5, 1.0) 
df$xt1 <- param[ 1]*df$xt0 + param[ 2]*df$yt0 + param[ 3]*df$wt0 + rnorm( 500, 0, 1)
df$yt1 <- param[ 1]*df$yt0 + param[ 2]*df$xt0 + param[ 3]*df$zt0 + rnorm( 500, 0, 1)
df$xt2 <- param[ 1]*df$xt1 + param[ 2]*df$yt1 + param[ 3]*df$wt0 + rnorm( 500, 0, 1)
...
df$yt20 <- param[ 1]*df$yt19 + param[ 2]*df$xt19 + param[ 3]*df$zt0 + rnorm( 500, 0, 1)

请注意，模式为：系数1 *滞后变量+系数2 *交叉滞后变量+系数3 *常数+随机噪声。

这意味着对于每个方程，自回归列和交叉滞后列都会发生变化，但常数始终来自同一列。这使代码变得更复杂，我无法确定。

到目前为止，我已经尝试过：

for( i in df[ , 5:ncol( df)]) {
  if( lapply( ncol( df[ , i], '%%', 2) == 0)) {
    df[ , i] <- param[ 1]*df[ , ( i - 4)] + param[ 2]*df[ , ( i - 3)] + param[ 3]*df$wt0 + rnorm( 500, 0, 1)
  } else {
    df[ , i] <- param[ 1]*df[ , ( i - 4)] + param[ 2]*df[ , ( i - 3)] + param[ 3]*df$zt0 + rnorm( 500, 0, 1)
  }
}

我要使用此代码执行的操作是：

循环遍历数据帧中从第5列开始的列
如果列号是偶数（x变量，从＃6开始），则应用第一个方程；如果列数是奇数（y变量），则应用第二个方程式
对于循环的每次迭代，都在左侧4列的列中找到自回归变量，在左侧3列的列中找到交叉滞后变量，即常量（wt0和yt0 ）总是在同一列中找到（但x和y却不同）。

我遇到错误

Error in match.fun(FUN) : argument "FUN" is missing, with no default

但是这些代码只是我在互联网上其他地方找到的片段中拼凑而成的。我确信它有很多问题。因此，我将不胜感激！谢谢！

编辑：这是数据帧的前6行和15列的dput输出。

structure(list(id = c(-0.409761767417203, -2.16821996677264, 
3.26224532017912, 1.99293159129652, 0.18786842037283, -0.403158586535083
), xt0 = c(-1.08325121689622, -0.257402826652493, 4.51801329740704, 
2.00766925507723, 2.05915331375632, 0.893125999249676), yt0 = c(0.744488400264831, 
4.4026209400443, 1.85103568019496, -1.71270414984045, 1.52443576496701, 
-0.151574338169848), wt0 = c(-0.165574724549133, 0.627882638545303, 
0.368079129633285, -0.182324586908647, 0.553968819325837, -0.532069428215114
), zt0 = c(-0.463655350080687, -0.220818663029958, 1.36164608113302, 
0.603224522813769, 0.520186714928409, 0.134594809514275), xt1 = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), yt1 = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), xt2 = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), yt2 = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), xt3 = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), yt3 = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), xt4 = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), yt4 = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), xt5 = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), yt5 = c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_)), row.names = c(1L, 
22L, 43L, 64L, 85L, 106L), class = "data.frame")

使用循环为数据框的空列生成数据，并使用引用其他列的方程式

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