シミュレートされた分布を生成するために、forループを使用してモンテカルロシミュレーションを実行しているデータフレームがあります。シミュレーションコードをテストしているときに、データフレームの最初の観測値にアクセスしています。
Male.MC <-c()
for (j in 1:100){
for (i in 1:1) {
# u2 <- Male.DistF$Male.stddev_u2[i] * rnorm(1, mean = 0, sd = 1)
u2 <- Male.DistF$RndmEffct[i] * rnorm(1, mean = 0, sd = 1)
mc_bca <- Male.DistF$lmefits[i] + u2
temp <- Lambda.Value*mc_bca+1
ginv_a <- temp^(1/Lambda.Value)
d2ginv_a <- max(0,(1-Lambda.Value)*temp^(1/Lambda.Value-2))
mc_amount <- ginv_a + d2ginv_a * Male.DistF$Male.var[i]^2 / 2
z <- c(RespondentID <- Male.DistF$RespondentID[i],
Male.DistF$AgeFactor[i], Male.DistF$SampleWeight[i],
Male.DistF$Male.var[i], Male.DistF$lmefits[i], u2, mc_amount)
Male.MC <- as.data.frame(rbind(Male.MC,z))
}
}
colnames(Male.MC) <- c("RespondentID", "AgeFactor",
"SampleWeight", "VarByAge",
"lmefits", "u2", "mc_amount")
コードは、それMale.DistF$RespondentIDがファクターであり、ファクターレベルの出力を取得しないことを除いて、美しく機能しますが、代わりにファクターインデックスを取得します。この場合1、データフレームRespondentID内でsが昇順であるため取得します。ファクターレベルではなくインデックスを取得するMale.DistFという同じ問題があります。AgeFactor
head(Male.MC)
RespondentID AgeFactor SampleWeight VarByAge lmefits u2 mc_amount
z 1 3 0.4952835 0.4189871 15.22634 0.2334501 11582.681
2 1 3 0.4952835 0.4189871 15.22634 0.3205741 11984.220
3 1 3 0.4952835 0.4189871 15.22634 -0.5674165 8420.678
4 1 3 0.4952835 0.4189871 15.22634 -0.5426489 8505.421
5 1 3 0.4952835 0.4189871 15.22634 0.4878695 12790.565
6 1 3 0.4952835 0.4189871 15.22634 0.1556925 11234.583
`Male.MC1データフレームにこれら2つの変数の因子レベルを含めるにはどうすればよいですか？私が試してみました：
z <- c(RespondentID <- as.character(Male.DistF$RespondentID[i]),
Male.DistF$AgeFactor[i], Male.DistF$SampleWeight[i],
Male.DistF$Male.var[i], Male.DistF$lmefits[i], u2, mc_amount)
と
z <- c((as.character(Male.DistF$RespondentID[i])),
Male.DistF$AgeFactor[i], Male.DistF$SampleWeight[i],
Male.DistF$Male.var[i], Male.DistF$lmefits[i], u2, mc_amount)
出力を修正するためRespondentIDに、しかし私はその構文で何か間違ったことをしていて、それはすべての出力を因子に変換しようとしています：
There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)
str(Male.MC)
'data.frame': 100 obs. of 7 variables:
$ RespondentID: Factor w/ 1 level "100020": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
..- attr(*, "names")= chr "z" "" "" "" ...
$ AgeFactor : Factor w/ 1 level "3": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
..- attr(*, "names")= chr "z" "" "" "" ...
$ SampleWeight: Factor w/ 1 level "0.495283471": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
..- attr(*, "names")= chr "z" "" "" "" ...
$ VarByAge : Factor w/ 1 level "0.418987052181831": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
..- attr(*, "names")= chr "z" "" "" "" ...
$ lmefits : Factor w/ 1 level "15.2263403968895": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
..- attr(*, "names")= chr "z" "" "" "" ...
$ u2 : Factor w/ 1 level "-0.100954008424162": 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
..- attr(*, "names")= chr "z" "" "" "" ...
$ mc_amount : Factor w/ 1 level "10151.4582133747": 1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
..- attr(*, "names")= chr "z" "" "" "" ...
テストのために、入力データフレームの最初の数行を次に示しますMale.DistF。
AgeFactor RespondentID SampleWeight IntakeAmt RndmEffct NutrientID Gender Age BodyWeight IntakeDay BoxCoxXY lmefits lmeres TotWts GrpWts NumSubjects TotSubjects Male.var
1725 9to13 100020 0.4952835 12145.852 0.30288536 267 1 12 51.6 Day1Intake 15.61196 15.22634 0.27138449 2291.827 763.0604 525 2249 0.4189871
203 14to18 100419 0.3632839 9591.953 0.02703093 267 1 14 46.3 Day1Intake 15.01444 15.31373 -0.18039624 2291.827 472.3106 561 2249 0.3365423
Lambda.Valueです0.1。の情報Male.DistFは次のとおりです。
str(Male.DistF)
'data.frame': 2249 obs. of 18 variables:
$ AgeFactor : Ord.factor w/ 4 levels "1to3"<"4to8"<..: 3 4 3 4 2 2 3 1 1 3 ...
$ RespondentID: Factor w/ 2249 levels "100020","100419",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ SampleWeight: num 0.495 0.363 0.495 1.326 2.12 ...
$ IntakeAmt : num 12146 9592 7839 11113 7150 ...
$ RndmEffct : num 0.3029 0.027 0.0772 0.4667 -0.1593 ...
$ NutrientID : int 267 267 267 267 267 267 267 267 267 267 ...
$ Gender : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ Age : int 12 14 11 15 6 5 10 2 2 9 ...
$ BodyWeight : num 51.6 46.3 46.1 63.2 28.4 18 38.2 14.4 14.6 32.1 ...
$ IntakeDay : Factor w/ 2 levels "Day1Intake","Day2Intake": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
$ BoxCoxXY : num 15.6 15 14.5 15.4 14.3 ...
$ lmefits : num 15.2 15.3 15 15.8 14.3 ...
$ lmeres : num 0.271 -0.18 -0.342 -0.424 -0.053 ...
$ TotWts : num 2292 2292 2292 2292 2292 ...
$ GrpWts : num 763 472 763 472 779 ...
$ NumSubjects : int 525 561 525 561 613 613 525 550 550 525 ...
$ TotSubjects : int 2249 2249 2249 2249 2249 2249 2249 2249 2249 2249 ...
$ Male.var : num 0.419 0.337 0.419 0.337 0.267 ...
私のデータからわかるようMale.DistFに、最初の観測の100回の複製では、Male.MCデータフレーム100020でRespondentID（ではなく1）および（ではなく）9to13として使用します。出力命令のどこが間違っているのですか？これを修正するにはどうすればよいですか？特に、私の使用の試みが出力全体に影響を与えるほどひどく迷った理由を私はフォローしていません。余談ですが、ループを高速化するための提案も歓迎します。私が行っているのは、データフレーム内の観測ごとに100セットの値を作成することだけです。AgeFactor3as.characterMale.DistF