for(i in 1:n) { print(x[i]) }复制代码 2. while循环:可以使用while循环来通过索引递增来遍历数组中的每个元素。例如,同样假设有一个长度为n的数组x,可以通过以下方式遍历数组中的每个元素: x <- c(1, 2, 3, 4, 5) n <- length(x) i <- 1 while(i <= n) { print(x[i]) i <- i...
星号个数加1 } ### (3) # 初始化 n <- 5 # 行数 m <- 5 # 个数 for (i in 1:n)...
for (i in (1:N)) { pkmi <- nls(cocetatn ~ pk.mdl1(psi, time) pred <- c(prd, prdit(kmi, neta=ewf)) } 每个个体预测浓度 f(t,ψ^i)似乎很好地预测了 12 个受试者的观察浓度: nc <- lengh(nwdtie) tepred <- data.rame(d=rp(1:12),acc),tie=renew.fime12 fpre=pre) line(...
设X1,X2,⋯,Xn1和Y1,Y2,⋯,Yn2分别是来自正态总体N(μ1,σ12),N(μ2,σ22)的样本,且它们相互独立,记样本均值和样本方差分别为: X¯=∑i=1n1Xi,Y¯=∑i=1n2Xi S12=1n1−1∑i=1n1(Xi−X¯)2,S22=1n2−1∑i=1n2(Yi−Y¯)2 那么: 1.(X¯−Y¯)−(μ1...
for(i in 1:n){ a[i]=X%%10^(i)%/%10^i } 1. 2. 3. 4. 这样得到的向量a本身就是倒序的,a[1]是X的个位,a[2]是X的十位,以此类推。 把向量a变回一个数 之前解释了十进制,所以逆向操作一下。要注意的是,a[n]是输出的数的个位,a[1]才是最高位。
1. 将多个非线性模型拟合到多个受试者 相反,我们可以为每个受试者拟合具有不同参数的相同 PK 模型,正是我们在上面对第一个患者所做的: 其中ψi 是患者 ii 的 PK 参数向量。 在该模型中,ψi 的最小二乘估计定义为 for (i in (1:N)) {
for (i in 1:n) { for (j in 1:n) { H[i,j]<-(i+j-1) } } H 2. 编写一个R程序(函数),输入一个整数n,如果n<=0,则中止运算,并输出一句话:“要求输入一个正整数”;否则,如果n是偶数,则将n除2,并赋给n;否则将3n+1赋给n,不断循环,直到n=1,才停止计算,并输出一句话:“运算成功”。
for (i in 1:N){ y[i] ~ # tau是精度(1/方差)。 } 这里,alpha和beta是截距和斜率、tau方差的精度或倒数、y因变量和x解释变量。 我们为用作数据的模型参数选择一些值: # 模拟的参数 N # 样本 x <- 1:N # 预测因子 alpha # 截距 beta # 斜率 ...
R语言中，如何用循环函数生成一个五阶的Hilbert矩阵？输入如下命令即可得到五阶的Hilbert矩阵，以此类堆，若为k阶则将5换为相应数字即可。> n<-5;x<-array(0,dim=c(n,n))> for(i in 1:n){ + for(j in 1:n){ + x[i,j]<-1/(i+j-1)+ } + } > x 如图所示 ...
# 1. 在位置3开始 curet # 2. 初始化模拟 mu # 3. 模拟N个马尔科夫链停止 for(i in 1:N){ # 模拟一个迭代 sim # 记录下一个位置 mu[i] # 重置当前位置 current } # 4. 返回位置 retun(datfrae(tratio= c(:N,mu)) } 在调用此函数时: ...