如何使我的功能可以接受为R中的MonteCarlo模拟输入

如何解决如何使我的功能可以接受为R中的MonteCarlo模拟输入

我写了下面的R函数来完成以下任务：

1. 通过ARIMA函数从arima.sim()模型中模拟10个时间序列数据集
2. 将系列划分为可能的2s，3s，4s，5s，6s，7s，{{ 1}}和8s。
3. 对于每种大小，对块进行重新采样并进行替换，以得到新的序列，并通过9s函数从每个块大小的子序列中获得最佳的ARIMA模型。
4. 获取每个块大小auto.arima()的每个子系列。

。

RMSE

如果函数调用如下：

## 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)
#n=10; phi <- 0.6; order <- c(1,0)
bootstrap1 <- function(n,phi){
  ts <- arima.sim(n,model = list(ar=phi,order = c(1,0)),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))
}

我得到以下结果：

bootstrap1(10,0.6)

我尝试使用##$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 函数使我的函数运行三（3）次不同且不同的时间。

Monte Carlo

我得到了以下param_list=list("n"=10,"phi"=0.6) library(MonteCarlo) MC_result<-MonteCarlo(func = bootstrap1,nrep=3,param_list = param_list) ：

MonteCarlo中的错误（func = bootstrap1，nrep = 3，param_list = param_list）： func必须返回包含命名组件的列表。每个分量都必须是标量的。

请帮助我纠正我在函数或error message函数上所做的错误。

解决方法

根据错误消息，我将尝试用以下内容替换函数的结尾：

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

然后，结果输出是一个名为letters[1:10]的命名列表。