Question

我有一张弹力柱的桌子。对于每个记录，我想分配一个新的弹性值。该值基于假设均匀分布的进行采样。例如，假设我有4条弹性值记录（1.2,1.3,1.4,1.5）。所以我对这4个值进行了50次采样，之后我得到了4X50的矩阵。如何为记录分配最多的值？

num_vals_to_sample = sum(measurement_Elasticity); #Counts the no of records


Sampled_measurement_Elasticity = replicate(50, sample(measurement_Elasticity, num_vals_to_sample, replace = TRUE))

在上面的代码中，我想要一个新的measurement_Elasticity向量，其值在采样过程中最大。

使用亨利的代码，我用这种方式解决了我的问题：

num_vals_to_sample = sum(measurement_Elasticity);


New_measurement_Elasticity = c()

#Elasticity Sampling

for (i in 1:num_vals_to_sample)
{

  Sampled_measurement_Elasticity <- table(sample(measurement_Elasticity), 100, replace=TRUE))

  Most_Likely_Elas =as.numeric(names(Sampled_measurement_Elasticity)[max(which(Sampled_measurement_Elasticity==max(Sampled_measurement_Elasticity)))])

  append(New_measurement_Elasticity, Most_Likely_Elas)
}

Answer 1

您可能希望将此视为一种可能性

> set.seed(5)
> examplecounts <- table(sample(c(1.2, 1.3, 1.4, 1.5), 50, replace=TRUE))
> examplecounts
1.2 1.3 1.4 1.5 
 13  13  11  13 
> names(examplecounts)[which(examplecounts == max(examplecounts))]
[1] "1.2" "1.3" "1.5"
> as.numeric(names(examplecounts)[min(which(examplecounts==max(examplecounts)))])
[1] 1.2

通常你会获得一个值：尝试更改种子。

R编程：通过抽样获得最可能的价值

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