R中的%in%的作用

线性回归模型是统计学中的重要模型，它的形式一般为：
y=Xβ+z,y = X \beta + z, y=Xβ+z,
这里我们假设噪声序列zzz服从N(0,σ2I)N(0, \sigma^2I)N(0,σ2I).

在变量选择的相关数值模拟实验中，我们通常假设变量的系数β\betaβ是稀疏的，也就是ppp维向量β\betaβ中有很多个元素都是0.
这是我们会在setting中假设维度ppp是多少，稀疏程度kkk是多少. 比如假设 p=30,k=2,p=30, k=2,p=30,k=2, 使用sample()函数随机选择ppp维向量组中哪kkk个元素不为0：

p = 30
k=2
set.seed(1234)
nonzero = sample(p,k)

nonzero中储存了k个整数型数据，代表ppp维向量中的kkk个元素. 然后我们就可以生成β\betaβ. 假设β\betaβ的大小都为2，那么有

amplitude = 2
beta = amplitude * (1:p %in% nonzero)> beta[1] 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

这样就生成了稀疏的系数向量.
其中，1:p %in% nonzero返回的是逻辑型数据，表示nonzero中的数值是否在向量(1,2,…,p)中出现. 若向量(1,2,…,p)中有跟nonzero中的数重合的，就返回“True”，若不重合则返回“False”. 举个例子：

> b = 1:5 %in% 3
> b
[1] FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
> class(b)
[1] "logical"

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