R中的模拟for循环

我得到了一段R代码，如下所示，以找出最后一行中的Y值，每次运行时，R将给出100个Y值，因为我设置了N = 100作为模拟开始...R中的模拟for循环

我要模拟它500次以找到500个Y系列。每个模拟包含100个Y值。结果，我想要得到像500行模拟的矩阵，每行包含100个Y值。我想一个for循环会有所帮助，但我没有弄清楚如何做到这一点？任何人都可以帮忙吗？非常感谢！！！！！！

N = 100 
# set up initial values 
alpha1 = 8.439e-02 
beta1 = 8.352e-01 
mu = 7.483e-03 
omega = 1.343e-04 
X_0 = -3.092031e-02 
sigma_0 = 0.03573968 
eps = rt (N,7.433e+00) 

# loops 
Xn= numeric (N) 
sigma= numeric (N) 
sigma[1] = sigma_0 
Xn[1] = X_0 
for (t in 2:N){ 
    sigma[t] = sqrt (omega + alpha1 * (Xn[t-1])^2 + beta1* (sigma[t-1])^2) 
    Xn[t] = sigma[t] * eps[t] 
} 
Y = mu + Xn 
head(Y)

来源

2016-04-29 Amanda

你的算法是确定的（'EPS <旁 - RT（..）'），所以进一步的简化是可能的。 – jogo

把所有的功能getY <- function(N) { ... }和使用replicate(500, getY(100))。所以，你可以这样做：

getY <- function(N) { 
    # set up initial values 
    alpha1 <- 8.439e-02 
    beta1 <- 8.352e-01 
    mu  <- 7.483e-03 
    omega <- 1.343e-04 
    X_0 <- -3.092031e-02 
    sigma_0 <- 0.03573968 
    eps  <- rt(N, 7.433e+00) 

    # loops 
    Xn <- numeric (N) 
    sigma <- numeric (N) 
    sigma[1] <- sigma_0 
    Xn[1] <- X_0 
    for (t in 2:N) { 
    sigma[t] <- sqrt (omega + alpha1 * (Xn[t-1])^2 + beta1* sigma[t-1])^2) 
    Xn[t] <- sigma[t] * eps[t] 
    } 
    Y <- mu + Xn 
} 

X <- replicate(500, getY(100))

如果你愿意，你可以用t()转的结果，即

X <- t(replicate(500, getY(100)))

来源

2016-04-29 08:57:36 jogo

感谢Jogo回答！我试过你的代码，我得到的矩阵有100行，500列，但是我正在寻找其他方法，即500行和100列？谢谢 – Amanda

't（X）'用于转置 – jogo

再次感谢Jogo给予您的帮助！请问关于矩阵的进一步问题吗？我现在有500 * 100的矩阵，我想做以下代码：＃r将矩阵的每一行 W0 = 100 E = 20 constant = exp（cumsum（r）） exp.cum = cumsum（1 /常数） w = const *（W0 - exp.cum） - E w – Amanda

R中的模拟for循环

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