R 中有一种巧妙的方法来获取平均值以及 5 和 95 百分位数（给定字符串格式的概率分布）？

Question

我想编写一个以字符串作为输入的函数。确切地说，此输入表示概率分布，输出将是 5 个百分位数、平均值和 95 个百分位数作为向量或列表。

例如，如果我输入：“beta(0.2,0.3)” 我会得到：2.793073e-06 0.4 0.9992341

首先要做的事情是从字符串中读取分布，这可以使用正则表达式来完成：

dist <- gsub("[^A-z]","","beta(0.2,0.3)")
params <- gsub("[^0-9.,]","","beta(0.2,0.3)")

并且可以使用 strsplit 将参数放入数值向量中，例如

params <- as.numeric(unlist(strsplit(gsub("[^0-9.,]","","beta(0.2,0.3)"),split=",")))

现在，我需要声明一个均值函数（因为据我了解，R 中不存在随机分布均值函数）。对于 beta 发行版来说，这将是：

beta_mean <- function(alpha, beta) {
    return(alpha / (alpha + beta))
}

我可以从 qbeta 函数获得百分位数，即：

qbeta(c(0.05,0.95), params[1], params[2])

既然我想处理许多不同的发行版，有没有比以下更优雅的方法：

meanvalue <- NA
percentiles <- NA

if(dist == "beta") {
    meanvalue <- beta_mean(params[1], params[2])
    percentiles <- qbeta(c(0.05,0.95), params[1], params[2])
} else if (dist == "gamma") {
    meanvalue <- gamma_mean(params[1], params[2])
    percentiles <- qgamma(c(0.05,0.95), params[1], params[2])
} #and so on and so on and so on...

return(c(percentiles[1],meanvalue,percentiles[2])

所以，我想做的是将发行版名称字符串（例如“beta”或“gamma”或其他）链接到相应的函数（DISTRIBUTIONNAME_mean 和 qDISTRIBUTIONNAME），这样我就不必使用那么长的 if-else -结构，包含太多（不必要的？）重复。

我怎样才能做到这一点？

Answer 1

我只能给出涵盖分位数的部分答案：

a_string <- "beta(0.2, 0.3)"
eval(parse(text = paste0("q", sub("\\(", "(c(0.05, 0.95), ", a_string))))
# 2.793073e-06 9.992341e-01

Answer 2

您可以尝试使用与此类似的方法（如果我正确理解问题，那么您仍然需要定义自己的“平均函数”）： 如何在R中使用函数名的字符串来调用函数？

f1 <- match.fun("beta_mean")
f1(0.2,0.3)