シンプルなモンテカルロシミュレーションのようなコードを最適化する

Question

私は次のコードを実行しますが、年を取るだけで同じ結果を得る方法がはるかに高速です。あなたが削除することができ、単一の比較>

を実行する単一のサンプル操作（ない追加replace = TRUE引数を実行

• ：

  runs <- 1000 
  prediction <- runif(77,0,1) 
  n< - length(prediction) 
  df.all <- data.frame(Preds = rep(prediction, runs), 
          simno=rep(1:runs,each=n)) 
  
  for (x in 1:runs) { 
      for (i in 1:length(df.all$Preds)){ 
      df.all$rand[i] <- sample(1:100,1) 
      df.all$Win[i] <- ifelse(df.all$rand[i]<df.all$Preds[i]*100,1,0) 
      } 
  } 
  
  df.all% >% group_by(simno) %>% summarise(Wins=sum(Win)) -> output 
  

Answer 1

これは簡単でvectoriseすることができますに。取得するインナーループは

for (x in 1:runs) { 
    df.all$rand = sample(1:100, size = length(prediction), replace=TRUE) 
    df.all$Win = df.all$rand < df.all$Preds*100 
} 

それからさらに一歩それを取ると、あなたが代わりにデータフレームのリストを使用することができます

df.all$rand = sample(1:100, n = nrow(df.all), replace=TRUE) 
df.all$Win = df.all$rand < df.all$Preds*100