为什么 replicate() return 是一个矩阵？

Question

> n_toss = 3; # Number of Tosses
> n_trial = 10; # Number of Trials
> 
> mySamples <- sample(c(1,0), n_toss, replace = T, prob=c(0.5,0.5))
> mySamples
[1] 1 0 1
> 
> mySamples <- replicate(n_trial, 
+              {
+                  mySamples <- sample(c(1,0), n_toss, replace = T, prob=c(0.5,0.5))
+              })
> mySamples
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]    0    1    1    0    1    0    0    0    0     0
[2,]    1    0    1    1    1    0    0    0    0     0
[3,]    0    0    0    0    1    1    1    1    0     1
>

我这里有两个问题：

为什么 mySamples return 是矩阵？它不应该 return 最后一个（第 10 个）向量，因为 R 保持对最后一个语句的评估吗？
是否可以将 mySamples <- sample(c(1,0), n_toss, replace = T, prob=c(0.5,0.5)) 此语句保留在单独的函数中并仍然获得相同的结果？

Answer 1

replicate 是 sapply 的包装器，因此它基本上适用于您的情况：

计算并 return 表达式的结果
这样做 n 次 - 在你的情况下 n_trial = 10 次
将这 10 个结果组合在一起 - 默认情况下它将简化它们（在您的情况下为矩阵）。如果您不想简化结果，请使用 simplify = FALSE - 在这种情况下，您将获得一个列表（包含 10 个元素），每 10 次重复一次。

所以直接回答你的问题：

1) 是的，R 执行 return 最后一条语句的结果，但是执行 n_trial 次并将这些结果组合在一起。这就是为什么你得到一个矩阵（或一个列表，如果你在 replicate 的调用中使用 simplify = FALSE）。

2) 是的，你可以这样做，例如像这样：

n_toss <- 3
n_trial <- 10

sampleFun <- function(n_toss) {
  sample(c(1, 0), n_toss, replace = TRUE, prob = c(0.5, 0.5))
}

mySamples <- replicate(n_trial, sampleFun(n_toss = n_toss))

为什么 replicate() return 是一个矩阵？

Why does replicate() return a matrix?

simulation

r

probability