如何使我的函数在R中作为MonteCarlo模拟输入被接受

Question

我编写了下面的R函数来完成以下任务：

9s.

• For

• 模拟从ARIMA模型到ARIMA模型的10个时间序列数据集，通过arima.sim()函数

• 将该序列拆分为可能的子系列：2s、3s、4s、5s、6s、7s、8s，并且对于每个块大小的子系列，RMSE.

的每个子系列都采用重采样的方式，从每个块大小到d18RMSE.>从子系列中获得最佳<>d17模型。

。

## Load packages and prepare multicore process
library(forecast)
library(future.apply)
plan(multisession)
library(parallel)
library(foreach)
library(doParallel)
n_cores <- detectCores()
cl <- makeCluster(n_cores)
registerDoParallel(cores = detectCores())
## simulate ARIMA(1,0, 0)
#n=10; phi <- 0.6; order <- c(1, 0, 0)
bootstrap1 <- function(n, phi){
  ts <- arima.sim(n, model = list(ar=phi, order = c(1, 0, 0)), sd = 1)
  ########################################################
  ## create a vector of block sizes
  t <- length(ts)    # the length of the time series
  lb <- seq(n-2)+1   # vector of block sizes to be 1 < l < n (i.e to be between 1 and n exclusively)
  ########################################################
  ## This section create matrix to store block means
  BOOTSTRAP <- matrix(nrow = 1, ncol = length(lb))
  colnames(BOOTSTRAP) <-lb
  ########################################################
  ## This section use foreach function to do detail in the brace
  BOOTSTRAP <- foreach(b = 1:length(lb), .combine = 'cbind') %do%{
    l <- lb[b]# block size at each instance 
    m <- ceiling(t / l)                                 # number of blocks
    blk <- split(ts, rep(1:m, each=l, length.out = t))  # divides the series into blocks
    ######################################################
    res<-sample(blk, replace=T, 10)        # resamples the blocks
    res.unlist <- unlist(res, use.names = FALSE)   # unlist the bootstrap series
    train <- head(res.unlist, round(length(res.unlist) - 10)) # Train set
    test <- tail(res.unlist, length(res.unlist) - length(train)) # Test set
    nfuture <- forecast::forecast(train, model = forecast::auto.arima(train), lambda=0, biasadj=TRUE, h = length(test))$mean        # makes the `forecast of test set
    RMSE <- Metrics::rmse(test, nfuture)      # RETURN RMSE
    BOOTSTRAP[b] <- RMSE
  }
  BOOTSTRAPS <- matrix(BOOTSTRAP, nrow = 1, ncol = length(lb))
  colnames(BOOTSTRAPS) <- lb
  BOOTSTRAPS
  return(list(BOOTSTRAPS))
}

如果函数被调用如下：

bootstrap1(10, 0.6)

我得到以下结果：

##$BOOTSTRAPS
##            2        3        4        5        6        7        8        9
##[1,] 1.287224 2.264574 2.998069 2.349261 1.677791 1.183126 2.021157 1.357658

我试图使用Monte Carlo 函数使函数运行三(3)次。。

param_list=list("n"=10, "phi"=0.6)
library(MonteCarlo)
MC_result<-MonteCarlo(func = bootstrap1, nrep=3, param_list = param_list)

我得到了下面的error message

MonteCarlo中的错误( func = bootstrap1，nrep = 3，param_list = param_list)：func必须返回一个带有命名组件的列表。每个组件都必须是标量。

请帮助我纠正我在函数或MonteCarlo() 函数上做错了什么.

Answer 1

根据错误消息，我将尝试将函数的末尾替换为如下所示：

names(BOOTSTRAPS) <- letters[1:10]
return(as.list(BOOTSTRAPS))

然后，得到的输出是一个名为letters[1:10]的命名列表。