这个已发布的 R 函数中是否存在错误，用于计算二项式多臂强盗的最优概率？-解网

问：

谷歌的研究员史蒂文·斯科特（Steven Scott）在《商业和工业中的应用随机模型》（Applied Stochastic Models in Business and Industry）上发表了一篇名为“现代贝叶斯视角”的论文。

在图 4 的第 649 页上，他给出了一组 3 个 R 函数，用于通过仿真计算二项式多臂强盗的最优概率：

sim.post <- function(y, n, ndraws){
  k   <- length(y)
  ans <- matrix(nrow=ndraws, ncol=k)
  no  <- n-y
  for(i in 1:k){
    ans[,i] <- rbeta(ndraws,y[i]+1,no[i]+1)
    return(ans)
  }
}

prob.winner <- function(post){
  k <- ncol(y)
  w <- table(factor(max.col(post), levels=1:k))
  return(w/sum(w))
}

compute.win.prob <- function(y, n, ndraws){
  return(prob.winner(sim.post(y,n,ndraws)))
}

哪里

y= 成功试验的次数

n= 试验次数

ndraws= 模拟的绘制次数

然而，每次我尝试使用这些函数时，我都会收到一个与没有列的事实相关的错误。这在他在第 648 页图 3 中给出的积分计算函数中没有问题。y

y      <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
n      <- c(10,10,10,10,10,10,10,10,10,10)
ndraws <- 50

compute.win.prob(y = y, n = n, ndraws = ndraws)

1：k 中的错误：长度为 0 的参数调用自：factor（max.col（post），水平 = 1：k）

这个公式中是否有错别字，如果有，有什么解决办法？

r

sim.post <- function(y, n, ndraws){
  k   <- length(y)
  ans <- matrix(nrow=ndraws, ncol=k)
  no  <- n-y
  for(i in 1:k){
    ans[,i] <- rbeta(ndraws,y[i]+1,no[i]+1)
  #  return(ans)  # Obviously wrong - move outside the loop
  }
  return(ans)
}

prob.winner <- function(post){
  k <- ncol(post) # change y to post
  w <- table(factor(max.col(post), levels=1:k))
  return(w/sum(w))
}

compute.win.prob <- function(y, n, ndraws){
  return(prob.winner(sim.post(y,n,ndraws)))
}

y      <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
n      <- c(10,10,10,10,10,10,10,10,10,10)
ndraws <- 50

compute.win.prob(y = y, n = n, ndraws = ndraws)

结果：

   1    2    3    4    5    6    7    8    9   10 
0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.02 0.00 0.10 0.16 0.72

这个已发布的 R 函数中是否存在错误，用于计算二项式多臂强盗的最优概率？

Is there an error in this published R function for computing optimality prob. of Binomial Multi-Arm Bandits?

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