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私は、最終的に各腕を下る確率が付いた腕のセットになり、各腕の端に値があるツリーを作成しています。

これは私の木の最後の腕です（私はそれを後方に構築しています）。

require(mc2d)
ndvar(1000)

sderror_dfail<-(0.30-0.86)/1.96
alpha_dfail<-0.62*{{0.62*{1-0.62}/{sderror_dfail*sderror_dfail}}-1}
beta_dfail<-alpha_dfail*{{1-0.62}/0.62}

probs_d_if_fail<-mcstoc(rbetagen,type="V",shape1=alpha_dfail, shape2=beta_dfail, 
min=0, max=1)

lots1<-mcdata(1)
test<-lots1-probs_d_if_fail

probs1 <- mcstoc(rempiricalD, values=1:2, type="V", prob= c(probs_d_if_fail,test))

次のステップは、次のようにツリーのブランチを構築することです。

node1 <- mcprobtree(probs1, list("1"=mcdata(0), "2"=mcdata(1), type="V")

ただし、行probs1 <-mcstoc（....）を実行すると、次のエラーが発生します。

Error in function (n, values, prob = NULL)  : 
Prob and values should be of same length or have the same number of columns.

方程式のprob=c（probs_d_if_fail、test）部分としてmcstocオブジェクトを使用するのは気に入らないように感じますが、これを回避する方法がわかりません。

どんな助けでも大歓迎です。

ティモシー

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rempiricalD引数として多変量mcnodeが必要probです。これは注意が必要です。

試す：

require(mc2d)
ndvar(10000)

sderror_dfail<-(0.30-0.86)/1.96
alpha_dfail<-0.62*{{0.62*{1-0.62}/{sderror_dfail*sderror_dfail}}-1}
beta_dfail<-alpha_dfail*{{1-0.62}/0.62}

probs_d_if_fail<-mcstoc(rbetagen,type="V",shape1=alpha_dfail, shape2=beta_dfail, 
min=0, max=1)

lots1<-mcdata(1)
test<-lots1-probs_d_if_fail
probs <- mcdata(c(probs_d_if_fail,test),type="V",nvariates=2)
probs1 <- mcstoc(rempiricalD, values=1:2, type="V", prob= probs)

node1 <- mcprobtree(probs1, list("1"=mcdata(0), "2"=mcdata(1)), type="V")
node1

ただし、ニーズに合う場合は、次のコードの方が簡単な場合があります。

require(mc2d)
ndvar(10000)

sderror_dfail<-(0.30-0.86)/1.96
alpha_dfail<-0.62*{{0.62*{1-0.62}/{sderror_dfail*sderror_dfail}}-1}
beta_dfail<-alpha_dfail*{{1-0.62}/0.62}

probs_d_if_fail<-mcstoc(rbeta,type="V",shape1=alpha_dfail,
shape2=beta_dfail)

node1 <- mcstoc(rbern, type="V",prob = 1-probs_d_if_fail)
node1

rbern私がよく理解していれば、必要に応じて、確率（1-probs_d_if_fail）で1が​​提供されることに注意してください。

RP

于 2012-09-14T20:45:11.637 に答える