每複製

Question

的意思是，我有以下代碼

set.seed(30) 
nsim <- 50 ## NUMBER OF REPLICATIONS 
demand <- c(12,13,24,12,13,12,14,10,11,10) 

res <- replicate(nsim, { 
    load <- runif(10,11,14) 
    diff <- load - demand ## DIFFERENCE BETWEEN DEMAND AND LOAD 
    return(sum(diff < 0)) 
}) 
res 
[1] 6 5 7 4 4 5 4 3 6 4 5 5 5 4 2 5 3 3 3 5 3 2 4 6 5 4 4 3 5 6 4 4 3 6 5 3 5 5 4 3 3 
[42] 6 4 4 4 6 6 5 4 5 

我有一個巨大的數據集和問題是什麼是計算平均爲每一個複製的最快方式。例如，在第一次複製的資源是6所以結果應該爲第二(6+5)/2=5.5第三(6+5+7)/3=6是6/1=6和最後複製sum(res)/nsim=4.38

Answer 1

我們可以用的序列得到的結果和分裂的累積和'水庫'

cumsum(res)/seq_along(res) 
#[1] 6.000000 5.500000 6.000000 5.500000 5.200000 5.166667 5.000000 4.750000 4.888889 4.800000 4.818182 4.833333 4.846154 4.785714 4.600000 4.625000 4.529412 
#[18] 4.444444 4.368421 4.400000 4.333333 4.227273 4.217391 4.291667 4.320000 4.307692 4.296296 4.250000 4.275862 4.333333 4.322581 4.312500 4.272727 4.323529 
#[35] 4.342857 4.305556 4.324324 4.342105 4.333333 4.300000 4.268293 4.309524 4.302326 4.295455 4.288889 4.326087 4.361702 4.375000 4.367347 4.380000 

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或者與cummean從dplyr

library(dplyr) 
cummean(res) 

這兩種解決方案都是矢量化的，應該很快