从 R 中的 for 循环中得到错误“数学函数的非数字参数”

Question

我正在处理一些带有 for 循环的简单 R 代码。 我的代码的主要目标是使用 for 循环计算给定数据集（矩阵）的卡方值

我有 2 个尺寸为 5*15 的矩阵（B 和 d） 下图分别为矩阵B、矩阵d。

free<-matrix(NA,nrow=15,ncol=5)

for(i in 1:5){
for(j in 1:15){
    free[i,j]<-chisq(i,j)
   }
 }


chisq <-function(i,j){ 
pchisq(B[i,j],df=d[i,j],lower.tail=FALSE)
}

矩阵 B：

矩阵d：

最后，代码结果的错误是

Non-numeric argument to mathematical function.

您能帮我找出问题所在吗？

很高兴知道如何解决它。

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在你的帮助下，我这样编辑了我的代码

B<-as.matrix(B)
d<-as.matrix(d)
free<-matrix(NA,nrow=15,ncol=5)

chisq <-function(i,j){
      pchisq(B[i,j],df=d[i,j],lower.tail=FALSE)
      }

for(i in 1:5){
        for(j in 1:15){
        free[i,j]<-chisq(i,j)
      }
    }

那么错误信息就是

Error in B[i, j] : subscript out of bounds

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在评论之后发布 dput(d) 和 dput(B) 我有这个！

输入（d） 结构(c(12, 23, 18, 14, 12, 20, 12, 15, 17, 16, 24, 19, 14, 13, 16, 12, 22, 16, 13, 12, 17, 12, 13, 17, 13, 23, 17, 13, 13, 12, 11, 22, 15, 13, 12, 16, 12, 13, 15, 13, 23, 16, 11, 12, 11, 11, 22, 14, 13, 12, 16, 12, 12, 14, 11, 22, 14, 11, 12, 10, 11, 22, 14, 13, 11, 16, 10, 12, 14, 11, 21, 14, 10, 10, 10), .Dim = c(15L, 5L), .Dimnames = list(NULL, c("D1", "D2", "D3", "D4", "D5"))) 输出(B) 结构（c（63.4359、161.77、104.931、42.9404、18.3315、51.2222、 22.0478、72.04、89.8262、45.0258、137.835、74.5486、65661.7、 51.2519、57.2574、63.4359、135.564、96.5449、42.7049、18.3315、 47.9553、22.0478、65.6375、89.8262、26.9698、121.79、69.53、66.8152、 51.2519、52.6687、61.041、135.564、95.4561、42.7049、18.3315、 42.9336、22.0478、65.6375、88.567、26.9698、121.79、67.9544、 65.0612、49.9536、52.0815、61.041、135.564、95.138、42.7049、 18.3315、42.9336、22.0478、65.3476、88.567、22.2159、119.689、 41.1733、65.0612、49.9536、51.6908、61.041、135.564、95.138、 42.7049、16.0557、42.9336、20.369、65.3476、88.567、22.2159、 118.65, 41.1733, 59.8942, 39.9696, 51.6908), .Dim = c(15L, 5L ), .Dimnames = list(NULL, c("B1", "B2", "B3", "B4", "B5")))

Answer 1

使用

for(i in 1:15){
  for(j in 1:5){
    free[i, j]<-chisq(i,j)
  }
}

我。 e. i 是行，从 1 到 15，j 是列，从 1 到 5。

更好：使用像中一样的说话变量名

免费

for(row in 1:15){
  for(col in 1:5){
    free[row, col]<-chisq(row, col)
  }
}

使薄型错误更容易被发现。