测试两个向量在R中是增加还是减少

我想知道是否有一种方法可以在基数R中测试两个向量（它们都）是增加还是减少

例如，当测试

a

和

b

（见下文）时，测试应返回

FALSE

，当测试

c

和

d

（见下文）时，测试应返回

TRUE

为清楚起见，我要求任何两个向量（当两个向量都已排序但不考虑其长度）如果正在减少（例如

10:0

，

100:97

，

-8:-10

），则测试应返回TRUE，否则如果两个向量都再次增加，则测试应返回TRUE，else应该返回FALSE。

两个向量都在增加

“两个向量都在减少”将是

---

all（diff（x）根据@parvin的说法，“增加”的定义只是“有增加的趋势”。因此我建议使用
diff
，而不是
lm

假设我有两个数值向量，
x
和
y
，下面是我的解决方案：

unname(!xor(lm(x ~ seq_along(x))$coefficient[2] > 0, lm(y ~ seq_along(y))$coefficient[2] > 0))

xor
正好满足了我们的需要，这样我们就可以避免将两个语句与
或
|
组合使用
unname
来简单地删除系数名称。
为什么5:10不增加？编辑：现在我明白了，编辑后，测试（a，b）和（c，d）如果
x
在增加，那么
y
是否也必须增加才能成为
真的
？或者
x
和
y
可以朝不同的方向发展，只要它们是单调的？我没有投反对票，但你的问题不是很清楚。请举例说明不同的输入和输出，以确保人们了解我能理解你在问什么。这是一个多么重要的问题！！对不起，我不知道谁和为什么这个问题被否决了！好吧，我认为Ben的答案不适用于递减向量（试试看）。如果你的问题不清楚，你会得到不符合你要求的答案，这不是回答者的错。修改它使其看起来像一个函数可能会有帮助，因为它适用于任意两个向量？Ben，你的答案有一个问题，用它做一个简单的函数：
uneq.vec=function（x，y）all（diff（x）>0）&&all（diff（y）>0）
然后测试OP的要求。例如，当两个向量减少时，公式会失败：
uneq.vec（x=10:5，y=4:0）
，在这种情况下，OP需要一个TRUE，而您的公式返回FALSE。此解决方案有一个缺点，因为它需要严格增加才能为TRUE。然而，根据@parvin，
uniq.vec（c（1,2,1,4,5），c（5:10））
也应该为TRUE而不是FALSE。OP对此没有特别清楚（他们接受了我的答案）.我宁愿他们用具体的例子来编辑他们的问题，以确认“有一个增加的趋势”是什么意思；这是否意味着，例如，线性回归的斜率是正的？是的，我知道这不是很清楚。所以我想说，在给出答案之前，一定要让OP澄清问题。
all(diff(x)>0) && all(diff(y)>0)

all(diff(x)<0) && all(diff(y)<0)

unname(!xor(lm(x ~ seq_along(x))$coefficient[2] > 0, lm(y ~ seq_along(y))$coefficient[2] > 0))