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我创建了一个 8 x 1000 的 Exp() 变量矩阵。这表示从指数分布中采样 8 次的 1000 次迭代（列）。我试图弄清楚如何获得每列中小于临界值的值的百分比。所以我最终得到了一个 1000 个百分比的向量。我已经尝试了几件事，但对 R 来说仍然相对较新，我遇到了一些困难。

这是我当前版本的代码，不太好用。当我想要样本的均值或方差时，我使用了 apply 函数（没有 for 循环），所以我一直在尝试这种方法，但这个百分比的东西似乎需要一些不同的东西。有什么想法吗？

 m=1000
 n=8
 theta=4
 crit=3
 x=rexp(m*n,1/theta)

 Mxs=matrix(x,nrow=n)

 ltcrit=matrix(nrow=m,ncol=1)

 for(i in 1:m){
    lt3=apply(Mxs,2,length(which(Mxs[,i]<crit)/n))
    }

 ltcrit
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2 回答 2

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您可以apply在没有任何 for 循环的情况下使用并得到答案：

percentages = apply(Mxs, 2, function(column) mean(column < crit))

请注意使用function(column) mean(column < crit). 您可能apply(Mxs, 2, mean)在想要列的均值或apply(Mxs, 2, var)想要列的方差时使用，但请注意，您可以将所需的任何函数放入该空间，它将在每一列上执行。

另请注意，这mean(column < crit)是获得column小于的值百分比的好方法crit。

于 2012-10-31T14:11:31.710 回答
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您可以使用colMeans：

colMeans(Mxs < crit)
[1] 0.500 0.750 0.250 0.375 0.375 0.875 ...
于 2012-10-31T14:24:46.413 回答