在样本函数中分配概率的问题答案

【问题标题】：Problem assigning probabilities in sample function在样本函数中分配概率的问题
【发布时间】：2020-02-19 05:18:28
【问题描述】：

我通过以下方式生成了一堆变量：

max_no=10
list2env(setNames(as.list(c(0.2, 0.25,0.15, 0.1, 0.1, 0.05, 0.03, 0.06, 0.03, 0.02, 0.01)), paste0("proportion", 0:max_no)), envir = .GlobalEnv)

这些生成对象，如“proportion0”、“proportion1”、...、“proportion10”，其值为 0.2、0.25....等。

我想将这些比例值作为概率向量插入到示例函数中，如下所示：

sample(seq.int(0, max_no, 1), size=10000, replace=TRUE, prob=c(paste0("proportion", 0:max_no)))

但我收到错误消息：sample.int(length(x), size, replace, prob) 中的错误：概率向量中的 NA

输入概率的简单方法是什么？

【问题讨论】：

为什么要将所有这些比例放入不同的变量中？这使得它很难工作。为什么不将它们保存在一个可以传递给prob= 的简单向量中？只需probs <- c(0.2, 0.25,0.15, 0.1, 0.1, 0.05, 0.03, 0.06, 0.03, 0.02, 0.01) 和sample(seq.int(0, max_no, 1), size=10000, replace=TRUE, prob=probs)。您可以通过probs[1]、probs[2] 等获取单个值
我正在运行一个需要动态创建变量的模拟。我选择的选项在创建和更改概率方面看起来最简单..
我强烈建议不要这样做。使用proportion[1]、proportion[2] 等而不是proportion0、proportion1 等会更容易做事。名称中带有索引的变量表明你做事的速度并不快“R-like”方式只会让自己变得更难。

标签： r

【解决方案1】：

我不确定这有什么用例，但您可以使用 mget 和 unlist

sample(seq.int(0, max_no, 1), size=10000, replace=TRUE, 
       prob=unlist(mget(c(paste0("proportion", 0:max_no)))))

为什么不直接传递概率而不是将每个数字存储在不同的变量中？

sample(seq.int(0, max_no, 1), size=10000, replace=TRUE, 
       prob=c(0.2, 0.25,0.15, 0.1, 0.1, 0.05, 0.03, 0.06, 0.03, 0.02, 0.01))

【讨论】：