私はウェブ上で試しましたが、適切な解決策が見つかりませんでした。どんな助けでも大歓迎です！独自の出力に依存する機能を持つデータフレームを作成
例：
# I want this OUTPUT df
Previous <- c(2, 4, 8, 16)
Today <- c(4, 8, 16, 32)
df <- data.frame(Previous, Today)
入力条件：
Previous_start <- 2
Previousについて
Today_function <- Previous_start * 2
私は開始値を有する：
TodayはPreviousの関数です。
Today_functionの出力はPreviousの次の行を入力し、Today_functionの新しい入力です。
あなたは繰り返し、自身の出力に関数を適用するReduceを乱用することができます
n <- 4 # Desired number of rows in the data.frame
val0 <- 2 # Starting value
f <- function(valPrev, dummy) { valPrev * 2 } # Make function "binary"
v <- Reduce(f, rep(NA,n), val0, accumulate=TRUE)
X <- data.frame(Previous=head(v,-1), Today=tail(v,-1))
サイドノート：私はそれが普通だけど、私は、変数名としてdfを使用しないことをお勧めしますこれは、F分布の密度関数の組み込みの名前であるためです。
Artem、あなたの返事に多くの感謝をしてくれました。しかし、私がやらなければならないことは、実際にはもう少し複雑であることに気付きました。私は私がしなければならない全面的な仕事を再び掲示します。再度、感謝します！ – user3262756
これは拡張された質問です：http://stackoverflow.com/questions/41840442/fitting-observations-with-modelled-data-dependent-on-its-own-output – user3262756
予想される出力は "df"です。ありがとう。 – user3262756
は常に2を掛けていますか？すなわち「今日/ 2」が答えになるでしょうか？それとも最初の日に 'Today/Previous [1]'を乗算していますか？ – Sotos
これは一例です。それはより複雑な関数になるだろうが、私はそれが同等であると思う。 – user3262756