Question

请考虑以下数据：

library(Benchmarking)
d <- data.frame(x1=c(200,200,3000), x2=c(200,200,1000), y=c(100,100,3))

所以我有3个观察结果。

现在，我想从2中随机选择d个观察值3次（无重复-总共有3种组合）。对于这三个时间，我想计算以下内容：

e <- dea(d[c('x1', 'x2')], d$y)
weighted.mean(eff(e), d$y)

也就是说，我将得到三个数字，我想计算它们的平均值。有人可以通过 R 中的循环功能演示如何做到这一点吗？

示例：

总共有三种组合，所以在这种情况下我只能得到相同的结果。如果手动进行计算，将得到以下三个结果：

0.977  0.977  1

（结果当然可以是另一个顺序）。

这两个数字的平均值是：

0.984

这是一个简单的示例。就我而言，我有很多组合，但我并没有选择所有组合（例如，可能有1,000,000个组合，而我只选择了1000个组合）。

Answer 1

我认为最好使用sample.int和replicate而不是进行所有组合，请参见我的示例：

nsample <- 2 # Number of selected observations
nboot <- 10  # Number of times you repeat the process

replicate(nboot, with(d[sample.int(nrow(d), nsample), ], 
                      weighted.mean(eff(dea(data.frame(x1, x2), y)), y)))

Answer 2

我也检查了您带来的有关此问题的链接，因此，如果我做对了，我的意思是，您希望每次提取两行（观察值）而不进行替换，则可以使用示例：

SelObs <- sample(1:nrow(d),2)
# for getting the selected observations just
dSel <- d[SelObs,]

然后进行计算

如果不希望在nex随机选择中选择那些已选择的观测值，则类似，但是需要索引

Obs <- 1:nrow(d)
SelObs <- sample(Obs, 2)
dSel <- d[SelObs, ]
# and now, for removing those already selected 
Obs <- Obs[-SelObs]
# and keep going with next random selections and the above code

在R

2 个答案: