R - 从for循环中的所有迭代构建矩阵,给出向量结果

时间:2012-07-18 21:58:46

标签: r for-loop matrix

我正在进行多次模拟,从村庄抽取20个人。我有一个包含2列的数据集,第一列是观察所属的村庄,第二列是0表示阴性疟疾测试,1表示阳性疟疾测试。我想从每个村庄抽取20个人,重复100次。

我可以让样本重复,但是我无法从循环中获取结果并将它们放入矩阵或数据框中。这是我到目前为止的代码。任何帮助,将不胜感激。其他堆栈建议事先创建矩阵然后添加结果向量,但我不知道如何添加向量。

最后,我想要一个矩阵,其中正向量作为循环每次迭代的列。

  

d = read.table(“/ Users / David / Documents / LQAS study / LQAS data.txt”,sep =“,”,header = TRUE)

     

头(d)     village500疟疾

1 22 0

2 22 0

3 1 1

4 20 0

5 1 0

6 19 0

  

villages = split(d $ malaria,d $ village500)

     

for(i in 1:100){   + samples = lapply(村庄,样本,20)   + positives = lapply(samples,sum)   +}

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

我想出了一个简单的方法来做到这一点,虽然它绝对不理想,并且有超过100次模拟会有点筋疲力尽。

villages = split(d$malaria, d$village500)

positives = vector("list", 100)

for(i in 1:100) {
    sampled = lapply(villages, sample, 20)
    positives[[i]] = lapply(sampled, sum)
    }

simulations = cbind(positives[[1]], positives[[2]], positives[[3]], positives[[4]], positives[[5]], positives[[6]], positives[[7]], positives[[8]], positives[[9]], positives[[10]], positives[[11]], positives[[12]], positives[[13]], positives[[14]], positives[[15]], positives[[16]], positives[[17]], positives[[18]], positives[[19]], positives[[20]], positives[[21]], positives[[22]], positives[[23]], positives[[24]], positives[[25]], positives[[26]], positives[[27]], positives[[28]], positives[[29]], positives[[30]], positives[[31]], positives[[32]], positives[[33]], positives[[34]], positives[[35]], positives[[36]], positives[[37]], positives[[38]], positives[[39]], positives[[40]], positives[[41]], positives[[42]], positives[[43]], positives[[44]], positives[[45]], positives[[46]], positives[[47]], positives[[48]], positives[[49]], positives[[50]], positives[[51]], positives[[52]], positives[[53]], positives[[54]], positives[[55]], positives[[56]], positives[[57]], positives[[58]], positives[[59]], positives[[60]], positives[[61]], positives[[62]], positives[[63]], positives[[64]], positives[[65]], positives[[66]], positives[[67]], positives[[68]], positives[[69]], positives[[70]], positives[[71]], positives[[72]], positives[[73]], positives[[74]], positives[[75]], positives[[76]], positives[[77]], positives[[78]], positives[[79]], positives[[80]], positives[[81]], positives[[82]], positives[[83]], positives[[84]], positives[[85]], positives[[86]], positives[[87]], positives[[88]], positives[[89]], positives[[90]], positives[[91]], positives[[92]], positives[[93]], positives[[94]], positives[[95]], positives[[96]], positives[[97]], positives[[98]], positives[[99]], positives[[100]])