半径误差：项替换的数目不更换长R的倍数

我写下面的代码并得到了错误：项替换的数目不是在代码行替换长度的倍数：半径误差：项替换的数目不更换长R的倍数

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

在搜索互联网后，我发现问题可能是由于预先确定n_samples的NA和最终的X_after数据集的样本数量不匹配造成的。如何调整矩阵代码，以便在循环之后动态确定ncol，而不是在n_samples中预先确定？或者，如果您对此错误消息有其他解决方案，请同时提醒。

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：在阅读您的评论之后，我对这些代码行进行了更改并且它正在工作。感谢您的帮助。

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)

来源

2012-08-08 Amateur

凡样本数的方法是'mu'和'sigma'的调用'rlnorm'定义？ – mnel 2012-08-08 04:27:22

除了mnel的回答，我想你会在这一行遇到麻烦：'delta [count，] = X_after <= lod1'。如果你用'delta [count，] = X_after [count，] <= lod1'替换它（当然考虑到'X_after'和'delta'的ncol必须是一个倍数3） – Edward 2012-08-08 04:44:04

在最后的if语句/ while循环返回一些东西之后，你还需要在你的函数中有一行。（我假设'X_after'） – mnel 2012-08-08 04:45:39

你的问题在于这样一个事实： sub_samples = n_samples/3是不是一个整数。

当您创建分数大小的样品它创造的floor(size)

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

样本因此，当你重组你的数据 length(c(censN1, censN2, censN3))不（一定）等于n_sample。

因此，你需要用它来解决不被3整除

来源

2012-08-08 04:40:48 mnel

半径误差：项替换的数目不更换长R的倍数

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