如何在自定义函数R上进行for循环？

我编写了这个函数，它返回值1在不同样本大小下迭代1000次时不出现在随机样本中的概率

bday.function <- function(sample.size){
  x <- vector()
  for (i in 1:1000){
  x[i] <- !any(data.frame(table(sample(1:365, sample.size, replace=TRUE)))$Var1 == 1)
}
  return(mean(x))
}

我想对500到1500之间的样本量进行复制，以生成一个简单的散点图

编辑2：谢谢大家的帮助！以下是我的最终解决方案：

x <- vector(length = 1000)

for (i in 1:1000){
  x[i] <- !any(sample(1:365, 500, replace=TRUE) == 1) 
}

x

---

x正如@JohnColeman在他的睿智评论中指出的那样，您的功能可能会很慢。在打印输出的代码上尝试这些更改。我只运行了60个模拟人生，因为我需要完成其他事情：

#Function
bday.function <- function(sample.size){
  x <- vector()
  for (i in 1:1000){
    x[i] <- !any(data.frame(table(sample(1:365, sample.size, replace=TRUE)))$Var1 == 1)
  }
  return(mean(x))
}
#Loop
z <- vector()
vec <- 500:1500
for (i in seq_along(vec)) {
  z[i] <- bday.function(vec[i])
}
#Plot
plot(z)

#函数
bday.function正如@JohnColeman在他的睿智评论中指出的那样，您的函数可能会很慢。在打印输出的代码上尝试这些更改。我只运行了60个模拟人生，因为我需要完成其他事情：

#Function
bday.function <- function(sample.size){
  x <- vector()
  for (i in 1:1000){
    x[i] <- !any(data.frame(table(sample(1:365, sample.size, replace=TRUE)))$Var1 == 1)
  }
  return(mean(x))
}
#Loop
z <- vector()
vec <- 500:1500
for (i in seq_along(vec)) {
  z[i] <- bday.function(vec[i])
}
#Plot
plot(z)

#函数
bday.function你在找这样的东西吗

bday.function你在找这样的东西吗

bday.function我们没有复制代码的数据。你能发布它们吗？数据是由sample（1:365，sample.size，replace=TRUE）生成的。我从这段代码开始，并从那里构建了函数：data.frame（table（sample（1:365，500，replace=TRUE））。你能更新你的原始帖子，以显示在绘图和数据结构方面的预期结果吗？完成！函数“！any（data.frame（table（sample（1:365，sample.size，replace=TRUE）））$Var1==1）”返回一个真/假值，当在for循环中迭代1000次时，它返回1000个真/假值。这些值被强制为整数并计算平均值。我们没有数据来重现您的代码。你能发布它们吗？数据是由sample（1:365，sample.size，replace=TRUE）生成的。我从这段代码开始，并从那里构建了函数：data.frame（table（sample（1:365，500，replace=TRUE））。你能更新你的原始帖子，以显示在绘图和数据结构方面的预期结果吗？完成！函数“！any（data.frame（table（sample（1:365，sample.size，replace=TRUE）））$Var1==1）”返回一个真/假值，当在for循环中迭代1000次时，它返回1000个真/假值。这些值被强制为整数，并计算平均值。这绝对是我要找的！不幸的是，我这样做是为了完成一项指定用于R基循环的作业。尽管我知道使用sapply会容易得多，但我正在尝试练习我的R基来充实我的知识。这绝对是我想要的！不幸的是，我这样做是为了一个指定用于R基循环的作业。尽管知道使用sapply会容易得多，但我正在尝试练习我的R基来充实我的知识。你能解释一下vec和seq_的用法吗？这大大加快了我的代码速度，但对文档的扫描并没有告诉我为什么会这样。谢谢你的帮助@myfatson当然，
seq_along（）
会创建一个从1到放置在函数中的对象长度的序列。而
vec
只是一个向量，也许这里的关键是使用
：
可以帮助您创建一个序列，如
1:5
将创建
1,2,3,4,5
。希望你明白：）你能解释一下vec和seq_的用法吗？这大大加快了我的代码速度，但对文档的扫描并没有告诉我为什么会这样。谢谢你的帮助@myfatson当然，
seq_along（）
会创建一个从1到放置在函数中的对象长度的序列。而
vec
只是一个向量，也许这里的关键是使用
：
可以帮助您创建一个序列，如
1:5
将创建
1,2,3,4,5
。希望你明白：）
bday.function <- function(sample.size){
  x <- vector(length= 1000)
  for (i in 1:1000){
  x[i] <- !any(sample(1:365, sample.size, replace=TRUE) == 1) 
}
  return(mean(x))
}
bday.function(750)

z <- vector(length = 1000)
tmp.index <- 500:1500
for (i in seq_along(tmp.index)) {
  z[i] <- bday.function(tmp.index[i])
}
#Plot
plot(tmp.index, z, xlab = "sample size", ylab = "Probability of no birthdays")

#Function
bday.function <- function(sample.size){
  x <- vector()
  for (i in 1:1000){
    x[i] <- !any(data.frame(table(sample(1:365, sample.size, replace=TRUE)))$Var1 == 1)
  }
  return(mean(x))
}
#Loop
z <- vector()
vec <- 500:1500
for (i in seq_along(vec)) {
  z[i] <- bday.function(vec[i])
}
#Plot
plot(z)