Aug 122015
 

R的诡异错误 (3)
A pitfall in R (3)

下面的代码有两行,第一行计算Genotype的Minor Allele Frequency,第二行计算Weight matrix (用SKAT paper建议的Beta分布的weight)。
下面的代码有问题吗?

# G is a sample by marker matrix
maf <- colMeans(G) / 2
w <- diag(dbeta(maf, 1, 25))

粗粗一看,上面的代码的思路是正确的,不过这里有两个坑。
第一个坑是缺失数据(Missing data),如果Genotype矩阵G有缺失数据,那么maf和w都会有缺失的数据;
第二个坑比较难看出来:当G只有一列的时候,maf也会是一个标量(Scalar),同样dbeta函数的返回值是标量。
你可能想diag函数作用在一个标量上,其返回值是一个1×1的矩阵。
但是,diag()的返回的是一个….不确定的结果,看个例子吧:

diag(3)            => 3x3 单位矩阵
diag(3.9)          => 还是3x3 单位矩阵
diag(0)            => 是0x0 矩阵
diag(-1)           => 报错
diag(c(1, 2, 3)    => 3x3 矩阵, 对角线是1,2,3

总之,第二个坑告诉我们,如果dbeta返回的是一个长度为1的数值,别指望w一定是1×1的矩阵。

继续吐槽:
diag()这个函数设计的不好用。在R内部,标量就是被实现为长度为1的向量。
在现在的设计下,diag要求使用者同时考虑变量的类型(矩阵,向量,缺失)以及变量的长度和值(向量长度为1且大于等于0,向量长度为1且小于0,向量长度大于1)。
对于一个适应了使用有类型系统的编程语言的程序员,这种要求会增加使用者的脑力负担,同时阅读者在语义上也很容易出现混淆。
我建议的解决方案是:diag(向量)永远输出一个对角线是该向量的矩阵,同时定义一个新函数(可以叫diag_len,类比seq_len;或者叫eye,类比Matlab里的eye函数)专门用来生成单位矩阵。

最后总结一下,我觉得这样写比较

# G is a sample by marker matrix
maf <- colMeans(G, na.rm = TRUE) / 2
m <- length(maf)
w <- matrix(0, nr = m, nc = m) 
diag(w) <- dbeta(maf, 1, 25) 
# 或者:w <- diag(dbeta(maf, 1, 25), nrow = m, ncol = m)