如何通过r中的for循环创建边际分位数函数的list（）

我试图创建一个包含边际分位数函数的列表，以便在Varbound（）中使用。我的问题是我需要在函数之间放置不同的平均值和sd值，因此我使用了一个For循环：

distribuciones<-function(p,m,v){
    qnorm(p,mean=m,sd=sqrt(v))}

 p<-0.99
 cuantiles<-list()
 for(i in 1:5){
     d<-distribuciones(p,as.numeric(medias[i]),as.numeric(varianzas[i]))
     cuantiles[i]<-d}

---

有人知道如何通过FOR循环创建具有给定mean和sd的边际分位数函数列表，但将p作为变量保留吗

如果将

分发单元设计为返回函数，然后创建对该函数的调用以交付该函数的特定实例，则
p
、
m
和
v
的值将位于该特定实例化函数的环境中：

distribuciones<-function(p,m,v){ function(p,m,v){
     qnorm(p=p,mean=m,sd=sqrt(v))}}
qn <- distribuciones(.5,0,1)

distribuciones<-function(p,m,v){ function(){
     qnorm(p=p,mean=m,sd=sqrt(v))}}
qn <- distribuciones(.5,0,1)

> qn()
[1] 0

Distributiones ls（环境（qn））
[1] “m”“p”“v”
>环境（qn）$p
[1] 0.5
>环境（qn）$m
[1] 0
>环境（qn）$v
[1] 1

您还可以将其设置为创建无参数函数：

distribuciones<-function(p,m,v){ function(p,m,v){
     qnorm(p=p,mean=m,sd=sqrt(v))}}
qn <- distribuciones(.5,0,1)

distribuciones<-function(p,m,v){ function(){
     qnorm(p=p,mean=m,sd=sqrt(v))}}
qn <- distribuciones(.5,0,1)

> qn()
[1] 0

distribuciones如果将
distribuciones
设计为返回函数，然后创建对该函数的调用以交付该函数的特定实例，则
p
、
m
和
v
的值将位于该特定实例化函数的环境中：

distribuciones<-function(p,m,v){ function(p,m,v){
     qnorm(p=p,mean=m,sd=sqrt(v))}}
qn <- distribuciones(.5,0,1)

distribuciones<-function(p,m,v){ function(){
     qnorm(p=p,mean=m,sd=sqrt(v))}}
qn <- distribuciones(.5,0,1)

> qn()
[1] 0

Distributiones ls（环境（qn））
[1] “m”“p”“v”
>环境（qn）$p
[1] 0.5
>环境（qn）$m
[1] 0
>环境（qn）$v
[1] 1

您还可以将其设置为创建无参数函数：

distribuciones<-function(p,m,v){ function(p,m,v){
     qnorm(p=p,mean=m,sd=sqrt(v))}}
qn <- distribuciones(.5,0,1)

distribuciones<-function(p,m,v){ function(){
     qnorm(p=p,mean=m,sd=sqrt(v))}}
qn <- distribuciones(.5,0,1)

> qn()
[1] 0

distribuciones您的
distribuciones
函数不是为返回函数而设计的。它正在返回值。您的
distributiones
函数不是为返回函数而设计的。它正在返回值。