从矩阵中提取用于灵敏度分析的值

Question

我正在根据模型的一些输出进行敏感性分析。假设我有一个矩阵，如下所示：

parameter_range <- matrix(c(1.61-(1.61*0.10),1.61,1.61+(1.61*0.10),            #parameter 1
                        20-(20*0.1),20,20+(20*0.1),                            #parameter 2
                        -2.5-(2.5*0.1),-2.5,-2.5+(2.5*0.1),                    #parameter 3
                        -1.007-(-1.007*0.1),-1.007,-1.007+(-1.007*0.1),        #parameter 4
                        4000-(4000*0.1),4000,4000+(4000*0.1)), nrow=3, ncol=5) #parameter 5 parameter

>parameter_range

      [,1] [,2]  [,3]    [,4] [,5]
[1,] 1.449   18 -2.75 -0.9063 3600
[2,] 1.610   20 -2.50 -1.0070 4000
[3,] 1.771   22 -2.25 -1.1077 4400

数据集假设位置[1，]=最小值（平均值10%），[2，]=平均值，[3，]=最大值（平均值10%）。

我需要创建一个循环来提取最小值和最大值周围的每个可能的参数组合。这是15个参数组合：

第一组合:1.449 20 -2.50 -1.0070 4000

第二组合：1.610 20 -2.50 -1.0070 4000

第三组合：1.771 20-2.50-1.0070 4000

第四种组合：1.610 18-2.50-1.0070 4000

…等等。

非常感谢。

Answer 1

像这样：

library(dplyr)

all_comb = parameter_range %>%
  data.frame() %>%
  expand.grid() %>%
  arrange(X1) %>%
  as.matrix()

结果：

> head(all_comb, 10)
         X1 X2    X3      X4   X5
 [1,] 1.449 18 -2.75 -0.9063 3600
 [2,] 1.449 20 -2.75 -0.9063 3600
 [3,] 1.449 22 -2.75 -0.9063 3600
 [4,] 1.449 18 -2.50 -0.9063 3600
 [5,] 1.449 20 -2.50 -0.9063 3600
 [6,] 1.449 22 -2.50 -0.9063 3600
 [7,] 1.449 18 -2.25 -0.9063 3600
 [8,] 1.449 20 -2.25 -0.9063 3600
 [9,] 1.449 22 -2.25 -0.9063 3600
[10,] 1.449 18 -2.75 -1.0070 3600