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~~~~~~~~~ 更新 - 谢谢！我应该在我原来的问题中更具体。我正在尝试创建一个分配表以在投资组合优化程序中使用。因此，列将是证券，每一行是不同的分配。每行必须加起来 1（或 100%），我希望能够指定增量。例如，如果有三只证券，我希望增量为 1%，那么第一行可能是 98%、1%、1%。下一行可能是 97%、1%、2% 等等。最后，我将有一个大表，其中包含每个可能的分配组合（基于指定的时间间隔）。这有帮助吗？~~~~~~

我正在寻找在 R 中创建一个分配表，但我碰壁了。我已经在多本书籍和网站中研究过这个问题，但似乎找不到直接的方法。

在最基本的形式中，我希望生成一个类似于下面的表格。

假设只有三个变量，每行加起来必须为 1。

    v1   v2   v3 v1...v2...v3
1 0.25 0.25 0.50            1
2 0.25 0.50 0.25            1
3 0.50 0.25 0.25            1
4 0.75 0.25 0.00            1
5 0.75 0.00 0.25            1
6 1.00 0.00 0.00            1
7 0.50 0.25 0.25            1
8 0.25 0.25 0.50            1

理想情况下，我想返回一个矩阵。到目前为止，我没有运气使用 R 来做到这一点。谁能帮我吗？我什至不知道从哪里开始。

非常感谢，

安德鲁

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3 回答 3

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根据评论更新答案

听起来您正在寻找的是一种生成排列的方法。在这种情况下，请尝试permutations使用“gtools”包。首先，生成所有排列，然后仅选择行总和为 100 的排列。

> ## install.packages(gtools)
> library(gtools)
> x <- permutations(101, 3, 0:100, repeats.allowed=TRUE)
> y <- x[rowSums(x) == 100, ]
> head(y)
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    0    0  100
[2,]    0    1   99
[3,]    0    2   98
[4,]    0    3   97
[5,]    0    4   96
[6,]    0    5   95
> tail(y)
        [,1] [,2] [,3]
[5146,]   98    0    2
[5147,]   98    1    1
[5148,]   98    2    0
[5149,]   99    0    1
[5150,]   99    1    0
[5151,]  100    0    0

原始答案

希望我没有过于简单化，但也许你可以尝试这样的事情。您没有指定是否应包含负数。我假设不是。

创建一个使用 R 的随机数生成器之一的小函数。我runif在我的功能中使用过。函数参数包括您想要的列数（我已将默认值设置为 3）、最小值和最大值。

myFun <- function(n = 3, min = 0, max = 1) {
  temp <- runif(n = n, min = min, max = max)
  temp/sum(temp)
}

用于replicate获取所需的行数。在这里，我说过做 5 行。

set.seed(1)
y <- t(replicate(5, myFun()))
y
#           [,1]      [,2]      [,3]
# [1,] 0.2193406 0.3074170 0.4732425
# [2,] 0.4522318 0.1004252 0.4473430
# [3,] 0.4227516 0.2957136 0.2815348
# [4,] 0.1390588 0.4635751 0.3973661
# [5,] 0.3731857 0.2086423 0.4181721

验证每一行是否确实加起来为 1：

rowSums(y)
# [1] 1 1 1 1 1
于 2013-03-26T17:56:12.407 回答
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确定性方法：

如果您想要n非负变量中的所有可能组合，总和为 1 并将区间等分，您可以使用以下代码[0,1]：s

n首先是一个函数，它给出总和为 的整数的排列s：

perms <- function(n, s)
{
    if(n==1) return(matrix(s,nrow=1,ncol=1))

    do.call(rbind, lapply(0:s, function(i) cbind(perms(n-1, s-i), i, deparse.level=0)))
}

现在定义列数和“剪切”数，并重新缩放：

> perms(3,4)/4
      [,1] [,2] [,3]
 [1,] 1.00 0.00 0.00
 [2,] 0.75 0.25 0.00
 [3,] 0.50 0.50 0.00
 [4,] 0.25 0.75 0.00
 [5,] 0.00 1.00 0.00
 [6,] 0.75 0.00 0.25
 [7,] 0.50 0.25 0.25
 [8,] 0.25 0.50 0.25
 [9,] 0.00 0.75 0.25
[10,] 0.50 0.00 0.50
[11,] 0.25 0.25 0.50
[12,] 0.00 0.50 0.50
[13,] 0.25 0.00 0.75
[14,] 0.00 0.25 0.75
[15,] 0.00 0.00 1.00
于 2013-03-26T18:55:32.653 回答
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只是一个想法，但是...

您希望如何确定每列的值并不完全清楚。seq(0, 1, .25)从您的样本中猜测，只要行加起来，这些值似乎是随机抽样1

set.seed(222)
vals <- seq(0, 1, .25)

TotalRows <- 12
TotalCols <- 3
Lim       <- 1

# First Column
myDF <- data.frame(sample(vals, TotalRows, TRUE))

# Each next column, except last
for (i in 2:(TotalCols-1))
    myDF[, i] <- apply(myDF, 1, function(x) sample(vals[vals + sum(x) <= Lim], 1))

# Last column is difference from Lim (ie, from 1)
myDF[, TotalCols] <- apply(myDF, 1, function(x) Lim - sum(x) )

# Set Colnames if needed
colnames(myDF) <- paste0("Col", 1:TotalCols)

# Total Column if needed
myDF[, "TOTAL"] <- apply(myDF, 1, sum)

myDF

 #     Col1 Col2 Col3 TOTAL
 #  1  1.00 0.00 0.00     1
 #  2  0.00 0.75 0.25     1
 #  3  0.50 0.50 0.00     1
 #  4  0.00 0.00 1.00     1
 #  5  1.00 0.00 0.00     1
 #  6  1.00 0.00 0.00     1
 #  7  0.25 0.00 0.75     1
 #  8  0.50 0.00 0.50     1
 #  9  0.50 0.50 0.00     1
 #  10 0.00 0.25 0.75     1
 #  11 0.50 0.00 0.50     1
 #  12 0.00 0.50 0.50     1


作为一个不错的功能：

# example call:
creatTable(TotalRows=12, TotalCols=8)

# definition:
creatTable <- function(TotalRows, TotalCols, Lim=1, vals=seq(0, 1, .25), columnPrfx="Col")  {
  myDF <- data.frame(sample(vals, TotalRows, TRUE))
  for (i in 2:(TotalCols-1))
      myDF[, i] <- apply(myDF, 1, function(x) sample(vals[vals + sum(x) <= Lim], 1))
  myDF[, TotalCols] <- apply(myDF, 1, function(x) Lim - sum(x) )
  colnames(myDF) <- paste0(columnPrfx, 1:TotalCols)
  myDF[, "TOTAL"] <- apply(myDF, 1, sum)
}
于 2013-03-26T17:36:37.993 回答