如何为R中的警告创建条件

我试图创建一个“for”循环，其中100个试验中的每个试验都有一组参数，每个参数都是从概率分布中随机选择的。从那里，模型将接收这些参数并输出输出。输入和输出将存储在一个矩阵中，每一行表示一次成功的运行。最终，该矩阵将转换为数据帧。我将在下面显示一个for循环的示例：

#matrix M will have 100 rows for each trial, and 4 columns
#columns will be a val, b val, c val and output
M <- matrix(0, nrow=100, ncol=4)

for (i in 1:100){
#random values for a,b,c for 1st trial
a =runif(1)
b=runif(1)
c=runif (1)
v <- c(a,b,c)
#some model
output[i]=v[1]*v[2]/v[3]
M[i,4]=output[i]
#don't know how to populate first 3 columns with all diff values of a,b,c
}

#矩阵M每个试验将有100行和4列
#列将是a val、b val、c val和output
要回答第一个问题，可以先生成参数向量，然后将函数应用于每个参数集

ntrials <- 100
M <- matrix(0, nrow=ntrials, ncol=4)

## Generate parameter vectors
M[,1] <- runif(ntrials)
M[,2] <- runif(ntrials)
M[,3] <- runif(ntrials)

## Example model function
run_mod <- function(a, b, c) {

    return(a+b+c)

}

## Create output
M[, 4] <- run_mod(a = M[, 1], b = M[, 2], c = M[, 3])

要回答第一个问题，可以先生成参数向量，然后将函数应用于每个参数集

ntrials <- 100
M <- matrix(0, nrow=ntrials, ncol=4)

## Generate parameter vectors
M[,1] <- runif(ntrials)
M[,2] <- runif(ntrials)
M[,3] <- runif(ntrials)

## Example model function
run_mod <- function(a, b, c) {

    return(a+b+c)

}

## Create output
M[, 4] <- run_mod(a = M[, 1], b = M[, 2], c = M[, 3])

非常感谢你！我会尝试一下，然后批准。非常感谢！我会试一下，然后批准