尝试将值分配给 R 中的矩阵时出错

Question

这是我的完整代码：

N_trials <- 1000
N_steps <- 1000
destinations <- matrix[NA, nrow=N_trials, ncol=N_steps]
l1_distance <- numeric(N)


for(m in 1:N_trials) {
  destination <- c(0,0)
  for(n in 1:N_steps) {
    if(runif(1) < 1/4) {
      destination[1] <- destination[1] - 1
    }
    else if(runif(1) < 1/2) {
      dstination[1] <- destination[1] + 1
    }
    else if(runif(1) < 3/4) {
      dstination[2] <- destination[2] + 1
    }
    else if(runif(1) < 1) {
      dstination[2] <- destination[2] - 1
    }
  }
  destinations[[m,1]] <- destination[1]
  destinations[[m,2]] <- destination[2]


l1_distance <- abs(destinations[N_trials][1]) + abs(destinations[N_trials][2])

}

print(mean(l1_distance))

本质上，destination 是一个从 (0,0) 开始的向量，并且在 N_steps 迭代中以 1/4 的概率移动到相邻的正方形（在 l^1 度量中）。 destinations记录destination对1:N_trials中每个n的结果，从而计算destination的点估计。

但是，我遇到了错误

矩阵中的错误[NA, nrow = N_trials, ncol = N_steps] ： “闭包”类型的对象不是子集

我不知道这个错误是什么意思或如何解决它。我要做的就是根据destination[1] 和destination[2] 的结果更新directions[m][1] 和directions[m][2] 的值。我是否错误地定义了矩阵destinations？

Answer 1

将矩阵的初始化更改为matrix(NA, nrow=N_trials, ncol=N_steps)。