考虑根据经验估计 和中的条件分布离散X
,Y
Pr(Y|X)
两个变量都已映射到整数集,使得
X in {1, ..., N_X} and Y in {1, ..., N_Y}
我有一个观察数据框obs
,例如obs$x[t]
和obs$y[t]
是我的观察值X
和Y
事件值t
。
那么我的问题是,转换为包含经验分布obs
的矩阵的最有效方法是什么F
F[i,j] = sum((obs$x == i) & (obs$y == j))/sum(obs$x == i)
当然,我可以使用双 for 循环i in (1:N_X)
,j in (1:N_Y)
但我正在寻找最有效的方法。