R：重复操作n次，存入vector

Question

我有以下代码可以从 8 个观测值中随机抽取 3 个，然后计算变异系数 (CV)。

d <- c(4.34238,4.32101,4.35023,4.44773,4.24697,4.08944,4.28733,4.46353)

# Random sampling with replacement:
i <- sample(1:8, 3, replace=TRUE)
X <- d[i]

meanX <- mean(X)
sdX <- sd(X)
cvX <- (sdX/meanX)*100
cvX

问题是，我想 bootstrap 比如说，10000 次并将值存储在向量中或导出为 csv，以便我以后可以计算平均 CV。

我找到代码 (i) 重复操作 n 次； (ii) 单独导出值。我如何一起做这件事？谢谢。

附加问题... 这是一种更有效的方法：- (i) 每次随机抽取 3/8 的观察值，计算 CV，存储值？ (ii) 生成 10000 组采样观察值，计算 CV，存储值？

Answer 1

我已经在向量 d 中创建了一个随机数矩阵，以便能够运行一些东西，但也许您可以使用下面的代码来实现它！问候！

d <- matrix(rnorm(100000), ncol=2)

n_bootstraps <- 50
cvX_vec = rep(0, n_bootstraps)

for (i in 1:n_bootstraps){
  i <- sample(1:8, 3, replace=TRUE)
  X <- d[i,2]
  meanX <- mean(X)
  sdX <- sd(X)
  cvX_vec[i] <- (sdX/meanX)*100
}

write.csv(x = cvX_vec, file = "./blah.csv")

Answer 2

您可以使用 replicate 创建包含所有迭代的矩阵：

myfun <- function(){
  i <- sample(1:8, 3, replace=TRUE)
  X <- d[i,2]

  c(meanX = mean(X), sdX = sd(X), cvX = sd(X)/mean(X) * 100)
}

result <- replicate(5, myfun)

可以使用 write.table 将其导出到 csv 文件： write.table（结果，"result.csv"）

R：重复操作n次，存入vector

R: Repeat operation n times and store in vector

loops

r

vector

repeat

export-to-csv