优化代码beta <- sqrt(qchisq(p, 1, lower.tail = F)) * se
时间: 2024-05-06 18:15:27 浏览: 15
这段代码看起来没有什么问题,但是可以进行一些微小的优化。比如说,可以将 `sqrt(qchisq(p, 1, lower.tail = F))` 提出来成为一个变量,以减少重复计算:
```
tmp <- sqrt(qchisq(p, 1, lower.tail = F))
beta <- tmp * se
```
此外,如果你能确定这个代码块会被多次调用,可以将 `qchisq` 的结果缓存下来,以减少重复计算:
```
df <- 1
cache <- numeric(1000) # 假设 p 取值范围是 0 到 1,缓存 1000 个结果
qchisq_cache <- function(p) {
index <- round(p * 999) + 1
if (index > length(cache)) cache <<- c(cache, numeric(1000))
if (is.na(cache[index])) cache[index] <<- qchisq(p, df, lower.tail = F)
return(cache[index])
}
tmp <- sqrt(qchisq_cache(p))
beta <- tmp * se
```
这种优化方式需要权衡内存占用和执行效率,需要根据实际情况进行选择。
相关问题
转换方程,求beta值,se=sqrt(((beta)^2)/qchisq(p, 1, lower.tail = F)) print(se)
这段代码用于计算 beta 值的标准误 (standard error),其中 qchisq(p, 1, lower.tail = F) 是自由度为 1、上尾概率为 p 的卡方分布的分位数。以下是将标准误转换为 beta 值的代码:
```R
# 给定标准误和分位数概率
se <- 0.5 # 假设标准误为 0.5
p <- 0.05 # 假设上尾概率为 0.05
# 计算 beta 值
beta <- sqrt(qchisq(p, 1, lower.tail = F)) * se
print(beta)
```
这里假设标准误为 0.5,上尾概率为 0.05。你可以根据具体情况修改这些参数。
rm(list=ls()) n <- 100 m <- 100 k <- 1000 alpha <- 0.05 p1 <- 0.5 p2 <- 0.3 hmus1 <- numeric(k) hmus2 <- numeric(k) for (i in 1:k){ x <- rbinom(n,1,prob=p1) #生成x服从二项分布随机数 hmus1[i]<- mean(x) } for (i in 1:k){ y <- rbinom(m,1,prob=p2) #生成y服从二项分布随机数 hmus2[i]<- mean(y) } hmu1 <- mean(hmus1) hmu2 <- mean(hmus2) hmu1 hmu2 sx2 <- sum((hmus1-hmu1)^2) sy2 <- sum((hmus2-hmu2)^2) sw2 <- (sx2+sy2)/(n+m+2) hup <- hmus1-hmus2+qt(1-alpha/2, n+m-2, lower.tail = FALSE)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) hlo <- hmus1-hmus2-qt(1-alpha/2, n+m-2, lower.tail = FALSE)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2) hprob <- mean((hlo<=p1-p2) & (p1-p2<=hup)) hprob报错
在计算 hup 和 hlo 值时,应该使用 qt 函数的第二个参数 df 为自由度,而不是 n+m-2。正确的计算方法是:
```
hup <- hmus1 - hmus2 + qt(1-alpha/2, df=n+m-2, lower.tail=FALSE)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2)
hlo <- hmus1 - hmus2 - qt(1-alpha/2, df=n+m-2, lower.tail=FALSE)*sqrt(1/n+1/m)*sqrt(sw2)
```
此外,需要注意代码中变量名的大小写是否一致,比如 hprob 和 Hprob 不是同一个变量。如果变量名拼写或大小写不一致也会导致报错。