R - 阻止重新采样并将样本保存在列表中

Question

我有一个矢量，我想要进行块重采样，比如1000个相同大小的矢量样本，然后将所有这些样本保存在列表中。

这是执行正常重新采样的代码，即每次随机绘制一个观察值，并将结果保存在列表中：

myvector <- c(1:200)
mylist <- list()
for(i in 1:1000){
  mylist[[i]] <- sample(myvector, length(myvector), replace=TRUE)
}

我需要一个完全相同的代码，除了不是绘制单个观察，而是绘制观察块（让我们使用等于5的块）。

我知道有些软件包可以执行引导操作，但我不需要统计信息或置信区间或任何内容，只需要列表中的所有示例。重叠和非重叠块都可以，所以两个过程中只有一个的代码就足够了。当然，如果你非常友好地给我这些代码，我们对它表示赞赏。感谢任何可以帮助我的人。

Answer 1

不确定您希望如何存储最终结构。

以下采用块尺寸，按块大小对矢量进行采样（例如，块大小为5的200个元素向量给出40个随机采样元素的观测值），并将这些块添加到最终列表的索引中。使用您的示例，最终结果是包含1000个条目的列表;每个条目包含40个随机抽样的观察。

myvector <- c(1:200)

rm(.Random.seed, envir=globalenv())

block_dimension <- 5

res = list()
for(i in 1:1000) {
    name <- paste('sample_', i, sep='')
    rep_num <- length(myvector) / block_dimension
    all_blocks <- replicate(rep_num, sample(myvector, block_dimension))
    tmp <- split(all_blocks, ceiling(seq_along(all_blocks)/block_dimension))
    res[[name]] <- tmp
    }

以下是第一个条目的前6个抽样观察结果：

Answer 2

以下怎么样？请注意，您可以使用lapply，这比在这种情况下填充for循环中的列表要快一些。

作为参考，以下是对个别观察进行抽样的情况。

# Sample individual observations
set.seed(2017);
mylist <- lapply(1:1000, function(x) sample(myvector, length(myvector), replace = TRUE));

接下来，我们对5个观察结果进行抽样。

# Sample blocks of n observations
n <- 5;
set.seed(2017);
mylist <- lapply(1:1000, function(x) {
    idx <- sample(1:(length(myvector) - n), length(myvector) / n, replace = TRUE);
    idx <- c(t(sapply(0:(n - 1), function(i) idx + i)));
    myvector[idx];
})

Answer 3

假设块由myvector的连续元素组成，一种解决方案是使用开始/结束列（例如blocks <- data.frame(start=seq(1,96,5),end=seq(5,100,5))）预定义数据帧行中的块。从[1：块数]创建一组样本索引（带替换），并使用定义块中的开始/结束值连接从myvector索引的值。如果需要，您也可以在块中添加随机化。这使您可以控制块内容，重叠，大小等。

Answer 4

我找到了一种使用非重叠块执行任务的方法：

myvector <- c(1:200)
n <- 5
mymatrix <- matrix(myvector, nrow = length(myvector)/n, byrow = TRUE)
mylist <- list()
for(i in 1:1000){
  mylist[[i]] <- as.vector(t(mymatrix[sample(nrow(mymatrix), size = length(myvector)/n, replace = TRUE),]))
}