R不响应输入

R不响应输入,r,input,shiny,output,stochastic,R,Input,Shiny,Output,Stochastic,我在RStudio中与Shining合作,我一直在尝试运行以下代码: # Vamos a simular modelos poisson compuestos con diferentes # distribuciones de severidad. library(actuar) library(shiny) # Define UI for application that draws a histogram ui <- fluidPage( # Número de sim

我在RStudio中与Shining合作,我一直在尝试运行以下代码:

# Vamos a simular modelos poisson compuestos con diferentes
# distribuciones de severidad.

library(actuar)
library(shiny)

# Define UI for application that draws a histogram
ui <- fluidPage(

    # Número de simulaciones
    headerPanel('Número de simulaciones'),
    numericInput(inputId = "n",label = NULL,
                 value = 10,min = 1,max = 20000),

    # Gráfica S exponencial.
    headerPanel('Exponencial'),
    sidebarPanel(
    sliderInput(inputId = 'lambda1',label = 'Lambda 1',value = 7,
                min = 0, max = 15),
    sliderInput(inputId = 'rate',label = 'rate',value = 5,
                    min = 0, max = 15),
    ),
    mainPanel(
        plotOutput('plot1')
    )

)



# Define server logic required to draw a histogram
server <- function(input, output) {


    output$plot1 <- renderPlot({
        #Preparativos para los gráficos:
        set.seed(20)
        n <- input$n
        lambda1 <- input$lambda1
        rate <- input$rate
        S1 <- rcompound(n = n, #Genera n
                        model.freq = rpois(lambda1), #N~Poi(lambda1)
                        model.sev = rexp(rate = 2)) #Y~Exp(rate)
        MASS::truehist(S1,
                       col=rainbow(125, start = 0.5, 1),
                       main = "exp",nbins = 125)
        abline(h=0,v=0,col="black",lwd=2)
    })

}

# Run the application 
shinyApp(ui = ui, server = server)
#Vamos模拟模型泊松计算不同
#塞维里德分布区。
图书馆(精算师)
图书馆(闪亮)
#为绘制直方图的应用程序定义UI

ui我查看了
rcombound
的代码,但没有找到解决这个问题的方法

一种可能性是将
lambda1
分配给全局环境:

lambda1 <<- input$lambda1

它工作得很好!我坚持使用那个软件包的想法。对不起,我只是想知道,vapply函数的最后一个“数值(1)”是什么?@EdgarAlarcón
numeric(1)
vapply
中函数输出的“模板”。这里函数返回一个数字。
lambda1 <<- input$lambda1
rcompound <- function(n, lambda, rate){
  N <- rpois(n, lambda)
  vapply(N, function(k) sum(rexp(k, rate = rate)), numeric(1))
}