构建为随机采样

Question

我从含有许多值的列表的文件采样的R循环，例如：

312313.34 
243444 
12334.92 
321312 
353532 

和，使用R随机地从该列表中进行采样：

list = read.table("data") 
out <-sample(list,50,replace=TRUE) 
out.mean<-mean(out) 
out.mean 

可能有人请告诉我如何将它放入一个循环中，以便我可以执行此过程1000次，并采用这意味着这将产生的意思？

非常感谢您提前！

Rubal

Answer 1

另一种解决方案可能是（记住什么@Tyler林克刚才关于replicate）

Data <- read.table(text=' 
312313.34 
243444 
12334.92 
321312 
353532', header=FALSE) 

Data <- as.numeric(as.matrix((Data))) 

set.seed(007) 
Means <- replicate(1000, mean(sample(Data,50,replace=TRUE))) 

手段包括1000平均每一个用于大小为50的每个子样本。如果您想要这样做的意思是：

mean(Means) 

你试图做的事情听起来像一个引导或类似的重采样技术偏见减少（我猜）。

Answer 2

我会成为一个功能出了取样，然后重复一遍又一遍地用lapply（虽然replicate可能会工作太我有经验，这个是慢得多）

我建议不要写入名为list的对象，因为这是一个重要功能。

因此，这将是这个样子：

#make a data set that may look like yours 
LIST <- rnorm(1000) 

#take your code and make a function 
mean.find <- function(dat) { 
    out <-sample(dat, 50,replace=TRUE) 
    mean(out) 
} 

#a single use yo check it out 
mean.find(LIST) 

#repeat it 1000 times with lapply 
reps <- unlist(lapply(seq_len(1000), mean.find)) 

#take the mean of that 
mean(reps)