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我想以 5-likert 量表生成所有可能的人群，其值是每个级别中 0.1 的累积频率），例如：

[1] [2]  [3]  [4]  [5]
1    0    0    0    0
0    1    0    0    0
         ...
0    0    0    0    1
0.9  0.1  0    0    0
0.9  0   0.1   0    0
         ...
0.8 0.2   0    0    0
0.8  0    0.2  0    0
         ...
0.8 0.1  0.1   0    0

等等...

我尝试过一些基本的循环，例如：

fin <- NULL
for (i in 1:10) {
  a <- c(1-(i/10),0,0,0,0)
  fin <- c(fin,a)
  for (j in 1:10) {
    b <- c(a[1],(j/10),0,0,0)
    fin <- c(fin,b)
    for (k in 1:10) {
      c <- c(a[1],b[2],k/10,0,0)
      fin <- c(fin,c)
      for (l in 1:10) {
        d <- c(a[1],b[2],c[3],l/10,0)
        fin <- c(fin,d)
        for (m in 1:10) {
          e <- c(a[1],b[2],c[3],d[4],m/10)
          fin <- c(fin,e)
        }
      }
    }
  }
}
dat <- as.data.frame(matrix(fin, ncol = 5, byrow = T))
head(dat)

a <- NULL
for (i in 1:111110) {
  if(rowSums(dat[i,])==1)
  {b <- dat[i,]
  a <- c(a,b)}
  else{
    next
    }
}
dat <- as.data.frame(matrix(fin, ncol = 5, byrow = T))

我知道它既不聪明也不高效，但是 sum = 1 的行是我想要的一些情况，但这还不够。

我真的很感激任何帮助。提前致谢。

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创建包含所有允许值的向量

values <- seq(0, 1, by=0.1)
values

回报：

[1] 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0

使用基数 Rexpand.grid获取五个变量的这些值的所有可能组合：

df <- expand.grid(A1 = values, A2 = values, A3 = values, A4 = values, A5 = values)

使用 计算逐行总和rowSums：

df$TestSum <- rowSums(df)

只保留 TestSum 为 1 的行（也只保留前 5 列，我们不再需要 TestSum 列）：

result <- df[df$TestSum == 1, 1:5]

head(result)

回报：

    A1  A2 A3 A4 A5
11 1.0 0.0  0  0  0
21 0.9 0.1  0  0  0
31 0.8 0.2  0  0  0
41 0.7 0.3  0  0  0
51 0.6 0.4  0  0  0
61 0.5 0.5  0  0  0
于 2020-02-19T13:48:34.363 回答
2

用于expand.grid首先生成所有组合，然后dplyr仅过滤（例如使用）那些总和为 1 的行：

levels <- seq(0,1, 0.1)

expand.grid(L1 = levels,
            L2 = levels,
            L3 = levels,
            L4 = levels,
            L5 = levels) %>% 
  dplyr::mutate(sum = L1+L2+L3+L4+L5) %>% 
  dplyr::filter(sum == 1) %>%
  dplyr::select(-sum)
于 2020-02-19T13:49:50.663 回答