Kode di bawah ini menunjukkan bagaimana saya menggunakan pendekatan Joshua Ulrich untuk membuat matriks yang sedikit lebih kompleks. Semoga jawaban ini bermanfaat dan menunjukkan beberapa fleksibilitas dalam membuat objek. Jika tidak, saya dapat menghapus jawaban saya.
Saya menduga pendekatan ini dapat dimodifikasi dengan mudah untuk membuat matriks yang ukurannya berbeda, misalnya dengan menyetel nrow
atau ncol
sama dengan variabel dan menggunakan rep(q, z)
dengan beberapa variabel z
untuk menduplikasi elemen dalam vektor di dalam pernyataan matrix
atau rbind
:
p1.c1 <- 0.10
p2.c1 <- 0.20
p3.c1 <- 0.30
p4.c1 <- 0.40
s1.c1 <- matrix(c(p1.c1, p1.c1, (1 - p1.c1),
p1.c1, p1.c1, (1 - p1.c1),
0, 0, 1), nrow=3, ncol=3, byrow = TRUE)
s2.c1 <- matrix(c(p2.c1, p2.c1, (1 - p2.c1),
p2.c1, p2.c1, (1 - p2.c1),
0, 0, 1), nrow=3, ncol=3, byrow = TRUE)
s3.c1 <- matrix(c(p3.c1, p3.c1, (1 - p3.c1),
p3.c1, p3.c1, (1 - p3.c1),
0, 0, 1), nrow=3, ncol=3, byrow = TRUE)
s4.c1 <- matrix(c(p4.c1, p4.c1, (1 - p4.c1),
p4.c1, p4.c1, (1 - p4.c1),
0, 0, 1), nrow=3, ncol=3, byrow = TRUE)
n <- 5
p.c1 <- c(p1.c1, p2.c1, p3.c1, p4.c1)
for (i in 1: (n - 1)) {
assign(paste('xs', i, '.c1', sep=""), matrix(c(p.c1[i], p.c1[i], (1-p.c1[i]),
p.c1[i], p.c1[i], (1-p.c1[i]),
0, 0, 1 ), nrow=3, ncol=3, byrow = TRUE))
}
identical(xs1.c1, s1.c1)
identical(xs2.c1, s2.c1)
identical(xs3.c1, s3.c1)
identical(xs4.c1, s4.c1)
for (i in 1: (n - 1)) {
assign(paste('ys', i, '.c1', sep=""), rbind(c(p.c1[i], p.c1[i], (1-p.c1[i])),
c(p.c1[i], p.c1[i], (1-p.c1[i])),
c(0, 0, 1)))
}
identical(ys1.c1, s1.c1)
identical(ys2.c1, s2.c1)
identical(ys3.c1, s3.c1)
identical(ys4.c1, s4.c1)
person
Mark Miller
schedule
01.03.2018