带r的累积积

我想在excel中做一些常见的事情，但我不知道如何使用R：

10        * 1.01 = 10.1 
(10+10.1) * 1.02 = 20.502
(10+20.5) * 1.03 = ...

它类似于cumprod，但*由外部向量生成

编辑：

我有两个向量，一个是c（50，52，54，55），另一个是c（1.01，1.02，1.03，1.04），我想做：

50 * 1.01 = 50.5
(50.5 + 52) * 1.02 = 104.55
...

我想在每一步得到一个没有“for”的向量

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谢谢

使用下面的循环怎么样

v <- rep(NA, 3)
for(i in 1:length(v)){
    v[i] <- (max(v[i-1], 0) + 10)*(1 + i/100)
}
v
[1] 10.10000 20.50200 31.41706

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v如果您只想要最终产品，您可以创建一个函数：

## Create equal length vectors
x <- rep(10, 10)
y <- seq(1.01, 1.1, .01)

## Create function
accumProd <- function(x, y){
  z = 0
  for (i in 1:length(x)){
    z <- (x[i]+z) * y[i]
  }
  z
}

accumProd(x,y)
[1] 146.3286

##创建等长向量
x试试看

x不太清楚你想做什么。你能提供一些向量的例子吗？另外，您在Excel中使用了什么函数？您希望您的输出是一个向量，显示每一步的结果还是最终的数字？这是无穷大吗？我添加了一个示例，谢谢！究竟是怎么回事呢
50*0.01=50.5
？这是一些新的数学吗？在这里，向量化是什么意思？我用向量化作为“不要使用循环”的委婉说法。它不是矢量化的吗？
sapply
是一个用R编写的循环，而不是用C/C++编写的矢量化循环（例如
rowSums
），所以不确定这是什么意思。虽然我不批评你的方法，但我只是想理解你的意思。R循环也很好，只是不属于矢量化范畴。我明白你的意思。R中的大多数向量化操作只是其他语言中的普通循环，因此从技术上讲，向量化的使用是错误的，充其量是不明确的。如果我错了，请纠正我。不。只有在运行以R编写的循环时（例如
for
，
while
，
sapply
以及
*apply
系列的所有其他部分等），才应避免使用矢量化术语。所有其余的循环（C/C++/Fortran）都称为矢量化。但是这个术语并不是那么重要，你可以说你基本上想要的：）谢谢，但我想在每一步都用它。
x <- 1 + 1:100/100 
f <- function(i) 10*sum(cumprod(x[i:1]))
# first 10 elements
sapply(1:10, f)
# [1]  10.10000  20.50200  31.41706  43.07374  55.72743  69.67108  85.24805
# [8] 102.86789 123.02601 146.32861

a <- c(50, 52, 54, 55)
b <- c(1.01, 1.02, 1.03, 1.04)
f1 <- function(i)sum((a[i:1])*cumprod(b[i:1]))
sapply(1:4, f1)
#[1]  50.5000 104.5500 163.3065 227.0388