Error in if (whichz1 == whichz2) compute <- FALSE : missing value where TRUE/FALSE needed

这个错误通常是因为代码中涉及到了缺失值。在 if 语句中，需要判断一个条件语句的真假，但是这个条件语句中存在缺失值，导致无法判断真假，因此会报出这个错误。

解决这个问题的方法是先检查代码中是否存在缺失值，如果存在，则需要进行处理。可以使用函数如 `is.na()` 或 `complete.cases()` 来检查缺失值，然后再进行其他的操作。另外，也可以使用条件判断语句 `ifelse()` 来处理缺失值，避免出现上述错误。

相关问题

运行以下代码时：library(caret) # define cross-validation method control <- trainControl(method="cv", number=10) # fit linear regression models and compute CV error lm1 <- train(y1 ~., data=data, method="lm", trControl=control) lm2 <- train(y2 ~., data=data, method="lm", trControl=control) lm3 <- train(y3 ~., data=data, method="lm", trControl=control) cv_error1 <- lm1$results$RMSE cv_error2 <- lm2$results$RMSE cv_error3 <- lm3$results$RMSE。发生以下错误：Error in data[, all.vars(Terms), drop = FALSE] : subscript out of bounds。请修改原代码

这个错误通常是由于模型中使用的变量不在数据集中引起的。因此，您需要检查以下几个方面：

1. 检查模型中使用的变量是否都在数据集中存在，包括变量名的大小写是否一致。
2. 检查数据集的维度是否符合要求，例如是否存在缺失值或者某个维度的长度不正确。
3. 如果使用了多个数据集，需要检查它们的维度是否一致，或者使用 `merge` 函数将它们合并为一个数据集。

另外，如果您使用的是 R 4.1.0 版本，可能还需要添加 `stringsAsFactors = FALSE` 参数，以避免发生数据类型转换错误。因此，以下是可能的修改后的代码：

library(caret)

# define cross-validation method
control <- trainControl(method="cv", number=10)

# fit linear regression models and compute CV error
lm1 <- train(y1 ~., data=data, method="lm", trControl=control, stringsAsFactors = FALSE)
lm2 <- train(y2 ~., data=data, method="lm", trControl=control, stringsAsFactors = FALSE)
lm3 <- train(y3 ~., data=data, method="lm", trControl=control, stringsAsFactors = FALSE)

cv_error1 <- lm1$results$RMSE
cv_error2 <- lm2$results$RMSE
cv_error3 <- lm3$results$RMSE

如果还出现错误，请提供更多信息，我会尽力帮助您解决问题。

请修改下面的代码使它看起来不一样,注意将变量和函数命名更换:average_m<-function(N){ set.seed(42) M<-rep(0,N) for(i in 1:N){ m<-2 U1<-runif(1,min=0,max=1) U2<-runif(1,min=0,max=1) while(U1<=U2){ m<-m+1 U1<-U2 U2<-runif(1,min=0,max=1) } M[i]=m } I<-mean(M) S<-var(M) return(list(I,S)) } N<-10000 result<-average_m(N) s<-sqrt(as.numeric(result[2])/N)

这是修改后的代码，我将变量和函数命名更换了，同时也稍微修改了一下代码风格：

compute_avg_and_var <- function(num_simulations) {
  set.seed(42)
  simulation_results <- rep(0, num_simulations)
  for (i in 1:num_simulations) {
    current_value <- 2
    U1 <- runif(1, min = 0, max = 1)
    U2 <- runif(1, min = 0, max = 1)
    while (U1 <= U2) {
      current_value <- current_value + 1
      U1 <- U2
      U2 <- runif(1, min = 0, max = 1)
    }
    simulation_results[i] <- current_value
  }
  mean_value <- mean(simulation_results)
  variance <- var(simulation_results)
  return(list(mean_value, variance))
}

num_simulations <- 10000
result <- compute_avg_and_var(num_simulations)
standard_deviation <- sqrt(as.numeric(result[2]) / num_simulations)