Question

我正在尝试使用help sprintf函数创建一个简单的循环来生成Wright-Fisher模拟遗传漂移（我实际上并没有使用此函数设置死区，但是，在我的天真中，这似乎是正确的方式去）。我知道sample()基于某些概率从矢量中随机选择值。我的目标是创建一个将继续运行的系统，从连续集中进行随机选择。例如，如果它需要一些原始值集并采样第二组，我希望循环从第二组中获取另一个随机样本（使用之前定义的概率）。

我想以非常一般的方式学习如何做到这一点。因此，此时特定概率和元素是任意的。唯一重要的是（1）每个元素都可以重复;（2）根据Wright-Fisher，集合的大小必须在几代人之间保持不变。举个例子，我一直在玩以下内容：

sample()

令人遗憾的是，我的问题是我没有任何代码要分享，因为我不确定如何开始编写这种循环。我知道V <- c(1,1,2,2,2,2) sample(V, size=6, replace=TRUE, prob=c(1,1,1,1,1,1))循环用于多次重复一个函数，所以我的猜测就是从那里开始。但是，根据我对这些研究的研究，似乎你必须从一个变量开始（通常是i）。我在这个抽样中没有任何变量，这些变量看起来非常明显;并不是说一个人无法弥补。

Answer 1

如果您想要从具有替换总共iter次迭代的人群中重复采样，您可以使用for循环：

set.seed(144)  # For reproducibility
population <- init.population
for (iter in seq_len(iter)) {
  population <- sample(population, replace=TRUE)
}
population
# [1] 1 1 1 1 1 1

数据：

init.population <- c(1, 1, 2, 2, 2, 2)
iter <- 100

使用＆＃34; sample（）＆＃34;形成Wright-Fisher循环。

1 个答案: