R中的累积pnorm

我希望通过as系列计算累积的

pnorm

set.seed(10)
df = data.frame(sample = rnorm(10))
# head(df)
#   sample
# 1  0.01874617
# 2 -0.18425254
# 3 -1.37133055
# 4 -0.59916772
# 5  0.29454513
# 6  0.38979430

我希望结果是

# na
# 0.2397501   # last value of pnorm(df$sample[1:2],mean(df$sample[1:2]),sd(df$sample[1:2]))
# 0.1262907   # last value of pnorm(df$sample[1:3],mean(df$sample[1:3]),sd(df$sample[1:3]))
# 0.4577793    # last value of pnorm(df$sample[1:4],mean(df$sample[1:4]),sd(df$sample[1:4]))
# .
# .
# .

如果我们能在data.table中更好地实现这一点，那就太好了

您可以执行以下操作：

set.seed(10)
df = data.frame(sample = rnorm(10))

foo <- function(n, x) {
  if (n==1) return(NA)
  xn <- x[1:n]
  tail(pnorm(xn, mean(xn), sd(xn)), 1)
}

sapply(seq(nrow(df)), foo, x=df$sample)

---

最后你可以做类似的事情，我认为你有一个语法错误，这应该是

pnorm（df$sample[1:2]，mean（df$sample[1:2]），sd（df$sample[1:2]），

等等（你已经将mean和sd组合在一起了）。非对等连接：

df[，rid:=.I][（rid=rid），on=（rid

不过，这个计算似乎很奇怪/没有用。如果你首先计算累积平均值和标准偏差COL，不管怎样，它的效率可能会低得多。或者干脆把它像

c（NA，sappy（2:10，函数（i）tail（pnorm（df$sample[1:i]，mean（df$sample[1:i]），标准偏差（df$sample[1:i]），1）一样砸在一起。

。

#> sapply(seq(nrow(df)), foo, x=df$sample)
# [1]         NA 0.23975006 0.12629071 0.45777934 0.84662051 0.83168998 0.11925118 0.50873996 0.06607348 0.63103339You can put the result in your dataframe:

df$result <- sapply(seq(nrow(df)), foo, x=df$sample)

c(NA, sapply(2:10, function(i) tail(pnorm(df$sample[1:i], mean(df$sample[1:i]), sd(df$sample[1:i])), 1)))