正态分布计算错误 - 数学函数的非数字参数

Question

我有2个数据框，我在数据帧上应用pnorm()和qnorm()，但我在计算时得到了错误。

n <- c(0.3,0.5,0.1,0.2)
m <- c(0.1,0.4,0.5,0.3)
o <- c(0.2,0.2,0.2,0.4)
p <- c(0.3,0.1,0.3,0.3)
df1 = data.frame(n,m,o,p)
df1

  n   m   o   p
1 0.3 0.1 0.2 0.3
2 0.5 0.4 0.2 0.1
3 0.1 0.5 0.2 0.3
4 0.2 0.3 0.4 0.3
r <- c(0.2,0.4,0.1,0.3)

df2 = rbind.data.frame(r)
df2

  X2   X4  X1  X3
1 0.2 0.4 0.1 0.3

b <- 0.15

result <- pnorm((qnorm(df1)+sqrt(b)*df2)/sqrt(1-b))
Output: 
Getting an error: 
Error in qnorm(df1) : Non-numeric argument to mathematical function

预期产量：

Output: 
0.3139178   0.110853    0.1919158   0.3289671
0.5334785   0.4574897   0.1919158   0.1031127
0.0957727   0.5667216   0.1919158   0.3289671
0.2035948   0.3442989   0.4079641   0.3289671

实际上我有这两个数据帧df1和df1并且在excel中我有一个excel中的公式，我需要将其转换为R.

=NORMSDIST((NORMSINV(A1)+SQRT(0.15)*H1)/SQRT(1-0.15))

这里A1是df1第一个值，依此类推，H1是df2值，依此类推。

Answer 1

你要做的是：将一个函数应用于df1中的每一行。为此，我们需要编写一个函数。

getDist <- function(x, b = 0.15) {
    pnormInput <- as.numeric((qnorm(as.numeric(x)) + sqrt(b) * df2) / sqrt(1 - b)) 
    pnorm(pnormInput)
}

接下来，我们将此函数应用于df1中的每一行（使用apply）。

result <- apply(df1, 1, function(x) getDist(x))

接下来我们必须转换result（翻转我们得到的表）。

result <- t(result)
#           [,1]      [,2]      [,3]      [,4]
# [1,] 0.3139178 0.1108530 0.1919158 0.3289671
# [2,] 0.5334785 0.4574897 0.1919158 0.1031127
# [3,] 0.0957727 0.5667216 0.1919158 0.3289671
# [4,] 0.2035948 0.3442989 0.4079641 0.3289671

Answer 2

我认为这是一个经典案例，试图在一行中进行许多操作并且忘记每个函数正在做什么。我的答案与@PoGibas基本相同，但更明确，更不优雅。

我将分别计算这些条款，然后再将它们合并：

num1 <- apply(df1, 1, qnorm)       # Apply 'qnorm' row-wise
num2 <- sqrt(b) * r                # Add the constant sqrt(b) to vector r

num <- sweep(num1, 1, num2, "+")   # Add the vector num2 row-wise to the dataframe num2
den <- sqrt(1-b)                   # den is a constant

result <- pnorm(num/den)           # num is a data frame, which is elementwise divided by the constant den.
t(result) 

通过逐步执行操作，您将更容易找到错误的来源。