R：ループで1からn（y）をリサンプリングする

Question

それぞれ100行のn個のy変数があります。 1からnrowsにリサンプリングするには、次のコードを使用して期待される結果を得ますが、それは面倒で実用的ではありません。状況を再現するには、yは5行ありsuposseすることができます：

y<-rnorm(n=5, mean=10, sd=2) 
R=1000 #number of resamplings 
boot.means = numeric(R) 
for (i in 1:R) { boot.sample = sample(y, 1, replace=T) 
boot.means[i] = mean(boot.sample) } 
m1<-mean(boot.means) 
d1<-sd(boot.means) 
cv1 =(d1*100)/m1 

R=1000 #number of resamplings 
boot.means = numeric(R) 
for (i in 1:R) { boot.sample = sample(y, 2, replace=T) 
boot.means[i] = mean(boot.sample) } 
m2<-mean(boot.means) 
d2<-sd(boot.means) 
cv2 =(d2*100)/m2 

R=1000 #number of resamplings 
boot.means = numeric(R) 
for (i in 1:R) { boot.sample = sample(y, 3, replace=T) 
boot.means[i] = mean(boot.sample) } 
m3<-mean(boot.means) 
d3<-sd(boot.means) 
cv3 =(d3*100)/m3 


R=1000 #number of resamplings 
boot.means = numeric(R) 
for (i in 1:R) { boot.sample = sample(y, 4, replace=T) 
boot.means[i] = mean(boot.sample) } 
m4<-mean(boot.means) 
d4<-sd(boot.means) 
cv4 =(d4*100)/m4 


R=1000 #number of resamplings 
boot.means = numeric(R) 
for (i in 1:R) { boot.sample = sample(y, 5, replace=T) 
boot.means[i] = mean(boot.sample) } 
m5<-mean(boot.means) 
d5<-sd(boot.means) 
cv5 =(d5*100)/m5 

CV.OK<-(c(cv1,cv2,cv3,cv4,cv5)) 
plot(CV.OK) 

を私は次のコードのようなものを使用したいと思いますが、それは予期しない結果が得られます。してください、誰かが助けてくれるかもしれません。ありがとう。

R = 1000 #number of resamplings 
boot.sample=seq(1,5, by=1) 
boot.means = numeric(R) 
boot.sd = numeric(R) 
m = 5 
d = 5 
for (i in 1:5) { 
    for (j in 1:R) { 
    boot.sample[i] = sample(y, i, replace=T) 
    boot.means[j] = mean(boot.sample[i]) 
    boot.sd[j] = sd(boot.sample[i]) 
    m[i]=mean(boot.means[j]) 
    d[i]=mean(boot.sd[j]) 
    } 
} 
CV.Fail<-(d*100)/m 

Answer 1

私はあなたがこれをしたいと思う：

y<-rnorm(n=5, mean=10, sd=2) 
R = 1000 #number of resamplings 
CVs <- numeric(5) 
for (i in 1:5) { 
    boot.means = numeric(R) 
    for (j in 1:R) { 
    boot.sample = sample(y, i, replace=T) 
    boot.means[j] = mean(boot.sample) 
    } 
    m=mean(boot.means) 
    d=sd(boot.means) 
    CVs[i] = (d*100)/m 
} 
plot(CVs) 

Answer 2

Rに、あなたは彼らがかなり遅いので、ループを回避しようとしてください。 私は問題を正しく理解して、別の点から始めるべきである少しの機能を書いてくれることを願っています。

library(plyr) 
library(dplyr) 

# dummy data set 
data_set = data.frame(value = runif(200), group = rep(c("a", "b"), each=100)) 

# create a function that takes the sample size as an argument 
iterative_sample = function(sample_size, data){ 
# group the data (your 'n' equals the number of groups- 
# here thats 'a' and 'b' 
    sample_temp = dplyr::group_by(data, group) %>% 
    # take x (sample size) samples from each group 
    sample_n(sample_size, replace=T) %>% 
    # compute summary stats for each group 
    summarize(mean = mean(value), sd = sd(value)) %>% 
    # attach the sample size to keep track 
    mutate(sample_size = sample_size) 
    # we must return a dataframe to uses ldply later on 
    return(sample_temp) 
} 

# thats the vector we are going to iterate over using ldply 
sample_vect = c(1:2) 

# ldplyr (plyr package) takes a list or vector and returns a dataframe and our custom 
# function -checkout the manpage 
# ?ldply 

# ... 
# 
# 
# .data: list to be processed 
# 
#  .fun: function to apply to each piece 
# 
#  ...: other arguments passed on to ‘.fun’ 
# 
# ... 
# 

ldply(.data = sample_vect, .fun = iterative_sample, data_set)