異なる確率ベクトルから効率的にサンプルする

Question

私は確率ベクトル（長さn）が毎回異なる整数1：nのリストからサンプルするより効率的な方法を探しています。

probs <- matrix(runif(200), nrow = 20) 
answers <- numeric(20) 
for(i in 1:20) answers[i] <- sample(10,1,prob=probs[i,]) 

しかし、それは単に1つの番号を毎回取得するために、サンプルを10回呼び出して、それはおそらく最速の方法ではないです：20と試練のn = 10の場合、私は1つが、このようにそれを行うことができます知っています。コードはこのように多くの時間を費やすため、スピードが役立ちます。

多くの感謝！

ルーク

編集：アイデアベンチマークについて私は良い解決策を見つける助け、ローマ、ビッグ感謝。私はこれを答えに移しました。

Answer 1

ちょうど楽しみのために、もう2つのバージョンを試しました。このサンプリングをどのような規模で行っていますか？私はこれらのすべてがかなり速く、多かれ少なかれ同等であると思います（私はあなたの解決策のためのprobsの作成を含んでいません）。これで他の人がショットを撮るのが大好きです。

library(rbenchmark) 
benchmark(replications = 1000, 
      luke = for(i in 1:20) answers[i] <- sample(10,1,prob=probs[i,]), 
      roman = apply(probs, MARGIN = 1, FUN = function(x) sample(10, 1, prob = x)), 
      roman2 = replicate(20, sample(10, 1, prob = runif(10)))) 

    test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child 
1 luke   1000 0.41 1.000  0.42  0   NA  NA 
2 roman   1000 0.47 1.146  0.46  0   NA  NA 
3 roman2   1000 0.47 1.146  0.44  0   NA  NA 

Answer 2

私が見つけた別のアプローチがあります。これは高速ですが、forループを使ってサンプルを何度も呼び出すだけの速さではありません。私は当初はとても良いと思っていましたが、ベンチマーク（）を間違って使っていました。それがどのように動作するか

luke2 = function(probs) { # takes a matrix of probability vectors, each in its own row 
       probs <- probs/rowSums(probs) 
       probs <- t(apply(probs,1,cumsum)) 
       answer <- rowSums(probs - runif(nrow(probs)) < 0) + 1 
       return(answer) } 

はここにあります：写真0から1の大きな確率を数直線上にレイアウト様々な長さの線として確率は小さなものよりも数直線の多くを取るでしょう。あなたは数字のライン上のランダムなポイントを選んで結果を選ぶことができます - 大きな確率は選択される可能性が高くなります。この方法の利点は、関数luke、roman、roman2のようにサンプルを何度も呼び出すのではなく、runif（）の1回の呼び出しで必要なすべての乱数をロールバックできることです。しかし、余分なデータ処理が遅くなり、コストがこの利点を相殺する以上のように見えます。

library(rbenchmark) 
probs <- matrix(runif(2000), ncol = 10) 
answers <- numeric(200) 

benchmark(replications = 1000, 
      luke = for(i in 1:20) answers[i] <- sample(10,1,prob=probs[i,]), 
      luke2 = luke2(probs), 
      roman = apply(probs, MARGIN = 1, FUN = function(x) sample(10, 1, prob = x)), 
      roman2 = replicate(20, sample(10, 1, prob = runif(10)))) 
       roman = apply(probs, MARGIN = 1, FUN = function(x) sample(10, 1, prob = x)), 
       roman2 = replicate(20, sample(10, 1, prob = runif(10)))) 

    test replications elapsed relative user.self sys.self user.child sys.child 
    1 luke   1000 0.171 1.000  0.166 0.005   0   0 
    2 luke2   1000 0.529 3.094  0.518 0.012   0   0 
    3 roman   1000 1.564 9.146  1.513 0.052   0   0 
    4 roman2   1000 0.225 1.316  0.213 0.012   0   0 

何らかの理由で、何らかの理由でapply（）が行を追加すると非常に悪いことが起こります。私はそれがfor（）のラッパーだと思ったので、なぜわからないのですか？そして、roman（）はluke（）と同様に動作するはずです。