Zwei for-Schleifen in R

Question

Ich möchte tägliche Werte aus monatlichen Werten simulieren, die der Formel folgen: V(d)=V(m)*(1+Rauschen) , das Rauschen ist normalverteilt mit einem Mittelwert von 0 und einer Standardabweichung von 0,18)

Ich habe monatliche Werte in einer 12x1 Matrix namens wind.m und Tage in jedem Monat in einer anderen 12x1 Matrix namens day. Ich benutze zwei for-Schleifen:

for (i in (1:12)) {
  for (j in (1:12)){
    A<-wind.m[i,]*(1+rnorm(day[j,],0,0.18))
  }
  print(A)
}

Das Ergebnis dieses Codes simuliert 12 Sets von 31 täglichen Werten, was falsch ist (Feb hat 28 Tage, April, Juni haben 30 Tage usw.) Ich bin mir nicht sicher, wie ich meinen Code korrigieren kann.

Im Folgenden werden die verwendeten Daten aufgeführt:

> wind.m
      [,1]
 [1,] 2.78
 [2,] 2.93
 [3,] 3.09
 [4,] 3.11
 [5,] 3.44
 [6,] 3.44
 [7,] 3.71
 [8,] 3.86
 [9,] 4.05
[10,] 4.08
[11,] 4.22
[12,] 4.30
> day
      [,1]
 [1,]   31
 [2,]   28
 [3,]   31
 [4,]   30
 [5,]   31
 [6,]   30
 [7,]   31
 [8,]   31
 [9,]   30
[10,]   31
[11,]   30
[12,]   31

Answer 1

Du könntest die Schleifen ausschließen UND dein Problem lösen UND in drei einfachen Schritten etwas über die Vektorisierung in R lernen.

Setup:

wind.m <- c(2.78, 2.93, 3.09, 3.11, 3.44, 3.44, 
            3.71, 3.86, 4.05, 4.08, 4.22, 4.30)
day <- c(31, 28, 31, 30, 31, 30, 
         31, 31, 30, 31, 30, 31)

Verwende dann rep, um deine monatlichen Mittelwerte in tägliche Werte für ein Jahr zu erweitern.

day_means <- rep(wind.m, times = day)

Dann generiere deine simulierten Werte.

A <- rnorm(length(day_means), mean = day_means , sd=0.18) 

A sind deine simulierten Daten.

Answer 2

Keine Notwendigkeit für verschachtelte Schleifen. Ich denke, in diesem Fall kannst du mapply verwenden.

set.seed(42)
df <- data.frame(month = month.abb,
                 numb_day = c(31, 28, 31, 30, 31, 30, 31,
                 31, 30, 31, 30 , 31),
                 wind_m = rnorm(12, mean = 20, sd = 5))

addNoise <- function(n, x) x * (1 + rnorm(n, 0, 0.18))

wind_d <- mapply(addNoise, df$numb_day, df$wind_m)
str(wind_d)
## Liste mit 12
##  $ : num [1:31] 21.5 27.5 35.5 38.6 21.6 ...
##  $ : num [1:28] 21.7 11.3 15 16.2 12 ...
##  $ : num [1:31] 13.7 20.8 17.2 27.5 27.1 ...
##  $ : num [1:30] 26.3 14.2 20.2 23.1 17.1 ...
##  $ : num [1:31] 17.3 22.5 22 26.1 25.6 ...
##  $ : num [1:30] 20.8 12.8 13.1 15.5 18.3 ...
##  $ : num [1:31] 32.1 19.7 30.5 28 32.4 ...
##  $ : num [1:31] 19.5 19.5 20.1 21.6 19.1 ...
##  $ : num [1:30] 35.5 34.1 26.7 32.2 25.3 ...
##  $ : num [1:31] 22.7 19.5 15.8 21.7 24.3 ...
##  $ : num [1:30] 20.2 32.2 23.7 32.3 24.3 ...
##  $ : num [1:31] 41.2 31.1 28.4 35.7 28.7 ...

BEARBEITEN: Verwendung der Daten des Fragenstellers

set.seed(123)
wind_d <- mapply(addNoise, day, wind.m)
## Liste mit 12
##  $ : num [1:31] 2.5 2.66 3.56 2.82 2.84 ...
##  $ : num [1:28] 2.77 3.4 3.39 3.36 3.29 ...
##  $ : num [1:31] 3.21 3.3 2.81 2.9 2.52 ...
##  $ : num [1:30] 3.67 3.42 3.24 2.76 3.87 ...
##  $ : num [1:31] 3.51 2.85 3.14 3.28 4.58 ...
##  $ : num [1:30] 3.92 3.65 2.82 3.37 3.27 ...
##  $ : num [1:31] 4.55 3.48 3.13 3.55 3.58 ...
##  $ : num [1:31] 4.72 3.5 3.17 5.02 3.55 ...
##  $ : num [1:30] 3.22 3.92 5.44 3.98 3.06 ...
##  $ : num [1:31] 3.06 4.7 3.75 4.21 4.13 ...
##  $ : num [1:30] 3.89 4.47 2.69 4.38 5.16 ...
##  $ : num [1:31] 4.59 2.71 3.24 4.14 4.97 ...