计算R中的样本矩（原始代码）

Question

我正在尝试对函数进行编码，这些函数将计算从1阶到4阶在0和均值附近的样本矩。 我记下了第一个，但第二个却遇到了麻烦。 这是我的代码：

moment.zero <- function(x) {
  lapply(1:4, function(i) (1/length(x$elements)) * sum(x$elements^i))
}

moment.mean <- function(x) {
  lapply(1:4, function(i) (1/length(x$elements)) * sum(x$elements #mistake is here - mean(x$elements))^i)
}

我不应该使用循环，所以我使用了lapply函数。 我无法找出均值周围样本时刻的代码； 我需要访问列表中的每个元素，从均值中减去它，然后将其提高到适当的幂。 使用索引没有帮助，所以我的主要问题是：如何引用列表中的每个元素？

Answer 1

moment.zero <- function(x) {
  n <- length(x)
  sapply(1:4, function(i) (1/n) * sum(x^i))
}

moment.mean <- function(x) {
  mu <- mean(x)
  n <- length(x)
  sapply(1:4, function(i) (1/n) * sum((x - mu)^i))
}

请注意，预先计算mu和n是（较小的）效率改进-否则它们将被计算四次。

要引用向量的元素，请使用方括号：例如x[2] 。