-4
从大小为200的原始数据集中进行采样替换。计算每个值的频率并将零值分配给未发生的值。迭代过程10次,并将结果存储在Matrix中。采样矩阵WR
从大小为200的原始数据集中进行采样替换。计算每个值的频率并将零值分配给未发生的值。迭代过程10次,并将结果存储在Matrix中。采样矩阵WR
你没有给太多的背景,因此这里是我的解释:
## You didn't specify what we were sampling from, so I just took it as all numbers from 1 to 200
x <- 1:200
## Sampled from x in sizes of 50 (because you didn't specify how big), with replacement, 10 times
samp <- list()
for (i in 1:10){
samp[[i]] <- sample(x, size = 50, replace = TRUE)
}
results <- list()
results.mat <- 1:200
for (i in 1:10){
results[[i]] <- table(factor(samp[[i]], levels = 1:200))
results.mat <- cbind(results.mat, results[[i]])
}
View(results.mat)
谢谢你的好工作。如果你把结果放在10个向量中,或者以200乘10的矩阵表示。我对它感兴趣。再次感谢。 – Faizi
我编辑了请求的更改,让我知道它看起来如何 –
非常感谢。它很棒,我也想要。谢谢@哈里森 – Faizi