为什么我在使用“时会出现错误？”；pnorm"；在Rcpp中

我需要在我的Rcpp代码中包含来自

arma:：

的变量。但是我在尝试使用sugar函数

pnorm

时遇到了一个问题。下面是一个演示：

#include <RcppArmadillo.h>
#include <RcppArmadilloExtensions/sample.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
double pget(NumericVector x, NumericVector beta) {
  arma::colvec xx = Rcpp::as<arma::colvec>(x) ;
  arma::colvec bb = Rcpp::as<arma::colvec>(beta) ;
  double tt = as_scalar( arma::trans(xx) * bb);
  double temp = Rcpp::pnorm(tt);
  return temp;
}

#包括
#包括
//[[Rcpp:：depends（RcppArmadillo）]]
使用名称空间Rcpp；
//[[Rcpp:：导出]]
双pget（数值向量x，数值向量β）{
arma:：colvec xx=Rcpp:：as（x）；
arma:：colvec bb=Rcpp:：as（β）；
双tt=as_标量（arma:：trans（xx）*bb）；
双温=Rcpp:：pnorm（tt）；
返回温度；
}

然后我得到一个错误：

调用'pnorm5'时没有匹配的函数。

---

这是否意味着我不能使用

Rcpp:：pnorm

？

糖函数用于向量类型的参数，如

Rcpp:：NumericVector

。对于标量参数，可以使用

R

命名空间中的函数：

#include <RcppArmadillo.h>
#include <RcppArmadilloExtensions/sample.h>
// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
double pget(NumericVector x, NumericVector beta) {
  arma::colvec xx = Rcpp::as<arma::colvec>(x) ;
  arma::colvec bb = Rcpp::as<arma::colvec>(beta) ;
  double tt = as_scalar( arma::trans(xx) * bb);
  double temp = R::pnorm(tt, 0.0, 1.0, 1, 0);
  return temp;
}

/*** R
x <- rnorm(5)
beta <- rnorm(5)
pget(x, beta)
*/

第二种变体不借助犰狳计算标量积：

// [[Rcpp::export]]
double pget3(NumericVector x, NumericVector beta) {
  double tt = Rcpp::sum(x * beta);
  return R::pnorm(tt, 0.0, 1.0, 1, 0);
}

---

与Rcpp的@RalfStubner相比，我算不上什么专家，所以我不得不（在和的帮助下）四处转转以获得以下代码。我没有在标量上使用R名称空间版本，而是将其转换回

NumericVector

。。。几乎可以肯定的是，如果有人真的知道他们在做什么，他们可以更高效地完成/跳过几个步骤。。。e、 g.arma到数值向量的转换可能直接完成，而无需像标量那样通过

#include <RcppArmadillo.h>
#include <RcppArmadilloExtensions/sample.h>
#include <Rcpp.h>

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp;
using namespace arma;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector pget(NumericVector x, NumericVector beta) {
  colvec xx = as<colvec>(x) ;
  colvec bb = as<colvec>(beta) ;
  double tt = as_scalar(trans(xx) * bb);
  NumericVector tt2 = NumericVector::create( tt );
  NumericVector temp = Rcpp::pnorm(tt2);
  return temp;
}

#包括
#包括
#包括
//[[Rcpp:：depends（RcppArmadillo）]]
使用名称空间Rcpp；
使用arma；
//[[Rcpp:：导出]]
数值向量pget（数值向量x，数值向量β）{
colvec xx=as（x）；
colvec bb=as（β）；
双tt=as_标量（trans（xx）*bb）；
NumericVector tt2=NumericVector:：create（tt）；
数值向量temp=Rcpp:：pnorm（tt2）；
返回温度；
}
谢谢！如果我做矢量化，
Rcpp:：pnorm
会比
R:：pnorm
快吗？关于OP的问题，回答得很好（+1），但在你发布的代码中有一点注意：你的参数顺序有点混乱。你想要的是
R:：pnorm（tt，0.0，1.0，1，0）
而不是
R:：pnorm（tt，1.0，0.0，1，0）
（平均值在sd之前）。@lostintheforest对这两个函数进行基准测试怎么样？
作为标量（arma:：trans（xx）*bb
是否相当于更短的
点（xx，bb
？（）@mtall的确，谢谢你的提醒。我已经更新了我的答案。这几乎肯定是重复了好几次，但我现在没有时间去挖掘。从
arma
到
NumericVector
的转换可以在不经过
as_scalar（）
的情况下完成，就像这样：
NumericVector tt=as（wrap（arma:：trans（xx）*bb）），但我还没有测试它是否有效
#include <RcppArmadillo.h>
#include <RcppArmadilloExtensions/sample.h>
#include <Rcpp.h>

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]
using namespace Rcpp;
using namespace arma;

// [[Rcpp::export]]
NumericVector pget(NumericVector x, NumericVector beta) {
  colvec xx = as<colvec>(x) ;
  colvec bb = as<colvec>(beta) ;
  double tt = as_scalar(trans(xx) * bb);
  NumericVector tt2 = NumericVector::create( tt );
  NumericVector temp = Rcpp::pnorm(tt2);
  return temp;
}