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这是我正在使用的代码：

## Round 1
b <- c(5000,2500)
r <- c(2,2.1) 
pm <- c(200,240)

I <- b*(r/1200) 
pi <- pm-I
end <- b-pi  
end

## Round 2 
b1 <- end 
r1 <- (2.3,2.3) 
I1 <- b1*(r/1200)
pi1 <- pm-I1 
end1 <- b1-pi1 
end1

这会产生正确的输出，如下所示。但是，你可以看到这可能会在大约 30 轮中变得烦人，所以我认为我可以使用 *sapply 函数。所以我试图这样做：

r2<- matrix(c(2,2.1,2.3,2.3),nrow=2)
I2 <- sapply(b, function (x)
  x*(r2/1200)
)

pi2 <- sapply(I, function (l)
  pm-l )


end2 <- b-pi2
end2

这使：

[1,] 4808.333 4804.375
[2,] 2268.333 2264.375

这没有产生所需的输出，即：

[1,] 4808.333 4616.347
[2,] 2264.375 2028.338

我将如何执行此操作，因为“end”变量需要更新的“b”值，如下面代码的星号部分所示。 

    **b1 <- end** 
    r1 <- 2.3 
    I1 <- b1*(r/1200)
    pi1 <- pm-I1 
    end1 <- b1-pi1 
    end1

感谢您的时间。

编辑

皮埃尔在下面给出了答案，但我还有另一个问题是我将如何执行此过程“n”次。皮埃尔的回答适用于这个特定问题。但是，当“r”和“r1”在一个矩阵中联合时，我试图使这项工作

rate <- rbind(r,r1)

And then use an sapply function kind of like: 

t(sapply(b, function(x) {b <- b - (pm - b*(rate/1200));b}))

Any suggestions?

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1 回答 1

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This is a situation where for loops shine:

rlist <- list(r, r1)
x <- vector("list", 2)
for(i in 1:2) {b <- b - (pm - b*(rlist[[i]]/1200)); x[[i]] <- b}
`names<-`(as.data.frame(x), c('x', 'y'))
#         x        y
#1 4808.333 4617.549
#2 2264.375 2028.715
于 2015-07-13T17:51:41.550 回答