半徑誤差：項替換的數目不更換長R的倍數

我寫下面的代碼並得到了錯誤：項替換的數目不是在代碼行替換長度的倍數：半徑誤差：項替換的數目不更換長R的倍數

X_after[count, ] = c(censN1, censN2, censN3)

在搜索互聯網後，我發現問題可能是由於預先確定n_samples的NA和最終的X_after數據集的樣本數量不匹配造成的。如何調整矩陣代碼，以便在循環之後動態確定ncol，而不是在n_samples中預先確定？或者，如果您對此錯誤消息有其他解決方案，請同時提醒。

multiLodSim <- function (GM, GSD, n_samples, n_iterations, p) {  
    X_after <- matrix(NA_real_, nrow = n_iterations, ncol = n_samples) 
    delta <- matrix(NA_real_, nrow = n_iterations, ncol = n_samples) 
    mu <- log(GM) 
    sigma <- log(GSD) 
    lod1 <- quantile(rlnorm(100000,mu,sigma),p) 
    lod2 <- quantile(rlnorm(100000,mu,sigma),(p*0.95)) 
    lod3 <- quantile(rlnorm(100000,mu,sigma),(p*0.9)) 
    pct_cens <- numeric(n_iterations) 
    count <- 1 
    while(count <= n_iterations) {  
    sub_samples = n_samples/3 # divide the total sample into third (for 3 lods) 
    n1 <- rlnorm(sub_samples,mu,sigma) 
censN1 <- sort(pmax(n1,lod1)) 
n2 <- rlnorm(sub_samples,mu,sigma) 
censN2 <- sort(pmax(n2,lod1)) 
censN2[censN2==lod1] <- lod2 
n3 <- rlnorm(sub_samples,mu,sigma) 
censN3 <- sort(pmax(n3,lod1))  
censN3 [censN3==lod1] <- lod3 
X_after[count, ] = c(censN1, censN2, censN3) 
delta [count, ] = X_after <= lod1 # nondetects= TRUE (1), detects= FALSE (0) 
pct_cens [count] = mean(delta[count,]) # 
if (pct_cens [count] > 0 & pct_cens [count] < 1) count <- count + 1}} 

a = multiLodSim(GM=1,GSD=2,n_samples=20,n_iterations=5,p=0.3)

更新：在閱讀您的評論之後，我對這些代碼行進行了更改並且它正在工作。感謝您的幫助。

n1 = rlnorm(round(sub_samples),mu,sigma) 
n2 = rlnorm(round(sub_samples),mu,sigma) 
sub_samples3 = n_samples - length(n1)-length(n2) 
n3 = rlnorm(subsamples3, mu,sigma)

來源

2012-08-08 Amateur

凡樣本數的方法是'mu'和'sigma'的調用'rlnorm'定義？ – mnel 2012-08-08 04:27:22

除了mnel的回答，我想你會在這一行遇到麻煩：'delta [count，] = X_after <= lod1'。如果你用'delta [count，] = X_after [count，] <= lod1'替換它（當然考慮到'X_after'和'delta'的ncol必須是一個倍數3） – Edward 2012-08-08 04:44:04

在最後的if語句/ while循環返回一些東西之後，你還需要在你的函數中有一行。（我假設'X_after'） – mnel 2012-08-08 04:45:39

你的問題在於這樣一個事實： sub_samples = n_samples/3是不是一個整數。

當您創建分數大小的樣品它創造的floor(size)

length(rlnorm(1.5,1,1)) 
## [1] 1

樣本因此，當你重組你的數據 length(c(censN1, censN2, censN3))不（一定）等於n_sample。

因此，你需要用它來解決不被3整除

來源

2012-08-08 04:40:48 mnel

半徑誤差：項替換的數目不更換長R的倍數

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