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R 与 Rcpp 中的递归均值

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-01 21:35:39 24 4
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我正在尝试使用简单的递归实现来计算变量的平均值:

m <- 0 # initialize mean

for(irep in 0:999){

# new data point
new_data <- rnorm(1,2,1)

# recursive formula for sample mean
m = (irep/(irep+1)) * m + (1/(irep+1)) * new_data

}

这里,m 将快速收敛到 2,这对应于我们从中生成新数据点的正态分布的均值。在 Rcpp 中实现类似的东西:

#include <RcppArmadillo.h>

// [[Rcpp::depends(RcppArmadillo)]]

using namespace Rcpp;

// [[Rcpp::export]]
double rec_mean(int sample_size){

double m = 0; //initialize mean

for(int irep = 0; irep < sample_size; irep++){

// new data
double new_data = R::rnorm(2,1);

// mean recursive update
m = ((irep)/(irep+1)) * m + (1/(irep+1)) * new_data;

}

return m;

}

此代码未显示预期行为。相反,它返回初始值。有人能告诉我我从 R 到 Rcpp 的翻译错误在哪里吗?

最佳答案

在这一行中:

m = ((irep)/(irep+1)) * m + (1/(irep+1)) * new_data;

您将一个 int 除以另一个 int 两次。在 C++ 中,整数除法返回另一个整数,并丢弃余数。

为了得到你想要的,强制除法以 float 完成:

m = ((irep)/(irep+1.0)) * m + (1.0/(irep+1.0)) * new_data;

关于R 与 Rcpp 中的递归均值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61986077/

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