了解有关逆变换采样 R 的代码

Question

>我正在尝试理解以下有关逆变换采样的代码(离散示例)

discrete.inv.transform.sample <- function( p.vec ) {
U  <- runif(1)
if(U <= p.vec[1]){
return(1)
}
for(state in 2:length(p.vec)) {
if(sum(p.vec[1:(state-1)]) < U && U <= sum(p.vec[1:state]) ) {
return(state)
}
}
}
num.samples <- 1000
p.vec        <- c(0.1, 0.4, 0.2, 0.3)
names(p.vec) <- 1:4
samples     <- numeric(num.samples)
for(i in seq_len(num.samples) ) {
samples[i] <- discrete.inv.transform.sample(p.vec)
}
barplot(p.vec, main='True Probability Mass Function')

我的第一个问题是在第一部分return(1)discrete.inv.transform.sample(p.vec)函数中，返回时这个1值在哪里？

在第二部分中，return(state)state分配在哪里？

• 为什么names(p.vec)<-1:4此行

  ？

• seq_len是什么意思？

• 为什么代码中不再使用samples[i]？

我认为应该有一个独立的线路sample

有人可以解释一下吗？

提前谢谢你

Answer 1

看起来你需要对R和编程做一些基础研究。以下是您简单问题的简短答案，但请继续阅读以获取更广泛的建议。

• 返回时1值在哪里？无论它被分配到哪里。在这里，即samples[i]到达该分支的任何i。
• 这state分配到哪里？在行for(state in 2:length(p.vec))
• 为什么names(p.vec)<-1:4这条线？问得好。names()<-只是为对象分配名称，我不确定为什么在您的上下文中拥有与向量索引相等的名称很有用，尽管我可以想象在某些情况下是这样。
• seq_len是什么意思？seq_len(x)创建一个整数向量，其中包含从1到x(包括 和 )的所有数字。见help("seq_len")
• 为什么代码中不再使用samples[i]？因为它只在 for 循环中有用。

所有这些都指向一个更大的问题：你不了解R的基础知识。我们都是从那里开始的，但这意味着您需要阅读一些基本信息并完成一些基本教程。RStudio 在这里提供了一些学习资源。