colMeans函数求助

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# Initialization
rm(list=ls())
library(stochvol)
set.seed(1000) # for replication
options(digits=17)
vt   = read.table('vft2014.txt',sep = '\t')
T    = dim(vt)[1]
N    = dim(vt)[2]

for (i in 1:N){
        if(min(log(vt[,i]^2))== -Inf){
                vt[,i] = vt[,i] + 0.00001 #offset to avoid taking log of zero
        }
}

# Run MCMC algorithm and store draws
S    = 50000
burn = 50000
m    = matrix(0,T+3,N)
g    = matrix(0,3,N)
for (i in 1:N){
        draws  = svsample(vt[,i],draws=S,burnin=burn,quiet=TRUE,thinpara=10,thinlatent=10)
        all    = cbind(draws$para,draws$latent)
        m[,i]  = colMeans(all)
        g[,i]  = geweke.diag(draws$para)$z
        name   = sprintf('svfdraws%d.txt',i)
#        write(t(all),file=name,ncolumn=dim(all)[2])
}

Error in colMeans(all) : 'x'必需为数值



将循环语句改为也不行

for (i in 1:N){

       draws  =svsample(vt[,i],draws=S,burnin=burn,quiet=TRUE,thinpara=10,thinlatent=10)

       all    =cbind(draws$para,draws$latent)

find.numeric=sapply(all, is.numeric)

       m[,i]  = colMeans(all[,find.numeric])

       g[,i]  =geweke.diag(draws$para)$z

       name   =sprintf('svfdraws%d.txt',i)

#     write(t(all),file=name,ncolumn=dim(all)[2])

}

Error in colMeans(all[,find.numeric]) :
  'x'必需是阵列，而且至少得有两个维度


求大神指教

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关键词：colMeans函数 means mean ans LME

先不用改代码，用str(all)检查all的数据结构和类型，看看svsample的合并结果到底是不是numeric

求问楼主解决问题了吗？怎么解决的呀？{{{(>_<)}}}&#128591;

楼主搞定了吗？我也是同样的问题

draws  = svsample(vt[,i],draws=S,burnin=burn,quiet=TRUE,thinpara=10,thinlatent=10)
all    = cbind(draws$para, draws$latent)
上面代码中的cbind的参数，draws$para和draws$latent，mcmc.list的数据类型；用cbind后，不是一个matrix或者data.frame这种矩阵形式。
可通过需要，预处理下这两个对象。
比如cbind(draws$para[[1]], draws$latent[[1]])之类的

如果要提取mcmc对象的信息，不妨试一试
summary(draws)这种现成的函数。

for (i in 1:N){
        if(min(log(vt[,i]^2))== -Inf){
                vt[,i] = vt[,i] + 0.00001 #offset to avoid taking log of zero
        }
}

如果vt是各一个矩阵（或似矩阵的类型）
vt[vt < 1e-10] <- 1e-5 + vt[vt < 1e-10]
这种写法一行可以替代，表达更清晰自然点。

改为：
all    = cbind(draws$para[[1]][,-(4:5)],draws$latent[[1]])

吨吨g 发表于 2022-10-10 22:45
楼主搞定了吗？我也是同样的问题

姐妹解决了吗我也是一样的呜呜

嘛~
如果你是在使用Measuring Uncertainty: - Kyle Jurado, Sydney Ludvigson and Serena Ng提供的代码时遇到的这个问题，那么你可以试试如下解决方案，我自己试了没问题（弱弱地吐槽一下各程序语言的不向前兼容的问题）：

鉴于代码开源时间为2014年9月份，因此
**不可以**使用最新版本的R，
**需要使用**R 3.0左右的版本，

由于3.0版本的r直接通过命令安装package比较困难，

建议手动离线安装3.0版本中的如下packages:
下载地址：https://mirror-hk.koddos.net/CRAN/  (或者用其他的r语言的镜像站)

stochvol_1.0.0.zip
coda_0.17-1.zip
Rcpp_0.11.5.zip

R语言离线安装命令如下（这块如果没看懂，请自己百度）：
install.packages("请替换为你的文件夹路径/Rcpp_0.11.5.zip",repos=NULL,type="source")

test_1770 发表于 2023-11-2 10:55
嘛~
如果你是在使用Measuring Uncertainty: - Kyle Jurado, Sydney Ludvigson and Serena Ng提供的代码时遇 ...

这个可以解决问题