如何使用for loop和set.seed（i）为rmarkovchain提供模拟？

我想用R中的rmarkov链函数对1周期马尔可夫链进行1000次模拟

我已尝试将

set.seed（）

函数与for循环相结合：

for(i in 1:1000){
   set.seed(i) (rmarkovchain(n=1,object=claims,t0="level -2"))
}

为了执行rmarkovchain函数1000次，以生成1000个随机输出

for(i in 1:1000){set.seed(i) (rmarkovchain(n=1,object=claims,t0="level -2"))}

但R告诉我错误

“for（i in 1:1000）{set.seed（i）rmarkovchain”中的意外符号

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您还可以使用replicate，这可能会有所帮助。 例如：

B <- 1000
N <- 1
set.seed(1)

sim.msm <- replicate(B, {
   X <- rmarkovchain(n = N, 
                    object = claims, 
                    t0 = "level -2",
                    include.t0 = TRUE,
                    parallel = TRUE, # set true to parallelize
                    num.cores=detectCores()-1)}) # set your cores

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B设置种子后尝试换行（i）

…不要将

设置.seed

和

组合为
循环。设置RNG种子意味着有可复制的结果。如果只设置一次，则将有可复制的结果，无需继续重置。此外：不要使用循环，只需设置
n=1000
。实际上，您根本没有获得马尔可夫链样本，因为他们都只是一个独立的第一场平局。