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更新了解决我大部分问题的代码。

我有一个适度的函数来生成 MLE 的迭代以进行总体估计。（我知道迭代在 R 中的形式很差，但我试图详细展示非线性搜索过程，以配合 Excel 电子表格中的方法）。

n <- c(32,54,37,60,41) # number of captures 
R <- c(32,36,6,13,5) # of marked fish returned to the population

fn <- function(x){
  N = 97 #starting value of N
  mle = matrix(0, nrow=x, ncol=8) #per suggestion
  colnames(mle) = c("N","g.N","h.N","N1","g.N1","h.N1","delta.h","corr") #added column names
    
  for (i in 1:x) {
         g.N = prod(1-n/N)
         h.N = N-sum(R)-N*g.N
         N1 = N-1
         g.N1 = prod(1-n/N1)
         h.N1 = N1-sum(R)-N*g.N1
         delta.h = h.N-h.N1
         corr = -h.N/delta.h
   
  #print(c(N,g.N,h.N,N1,g.N1,h.N1,delta.h,corr))#original output
  
  mle[i,] = c(N,g.N,h.N,N1,g.N1,h.N1,delta.h,corr) #per suggestion
      N = N+corr
}
return(mle) #per suggestion
}

fn(5)

这将创建以下输出

        N        g.N          h.N       N1       g.N1       h.N1   delta.h          corr
[1,] 97.00000 0.04046356 1.075034e+00 96.00000 0.03851149  0.2643856 0.8106486 -1.326141e+00
[2,] 95.67386 0.03788200 4.954192e-02 94.67386 0.03597455 -0.7679654 0.8175073 -6.060119e-02
[3,] 95.61326 0.03776543 2.382189e-03 94.61326 0.03586008 -0.8154412 0.8178234 -2.912841e-03
[4,] 95.61035 0.03775983 1.147664e-04 94.61035 0.03585458 -0.8177238 0.8178386 -1.403289e-04
[5,] 95.61020 0.03775956 5.529592e-06 94.61020 0.03585432 -0.8178338 0.8178393 -6.761220e-06

我想清理输出，但无法破解代码以将结果放入矩阵或 data.frame 或任何我可以给出列标题并以有意义的方式调整数字、数字格式等的格式方式。我在 cat 和 format 方面取得了有限的成功，但无法让他们完全按照我的意愿行事。任何将其格式化为表格、矩阵或 data.frame 的帮助将不胜感激。

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1 回答 1

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您的功能实际上对我不起作用（n例如）。无论如何，你应该有类似的东西：

   N<-97 #starting value of N
   m = matrix(0, nrow=5, ncol=7)
   for (i in 1:x) {
     #<snip>

     m[i,] = c(N,g.N,N1,g.N1,h.N1,delta.h,corr)
     N<-N+corr
   }
   return(m)
 }
于 2012-11-04T19:43:58.507 回答