Question

因此，我尝试进行10个不同的引导程序仿真，样本大小分别为10,20，...，100。因此，我创建了一个包含这些样本大小的向量，然后使用for循环对其进行迭代，如下所示。

while循环仅计算引导样本的平均值1800次，并将所有这些值存储在向量K中。这意味着我应该得到10个不同的向量K，最后对于每个j，我想将每个K在矩阵L的一列中。

问题是我得到矩阵L，但是所有列都是相同的。循环有问题，我无法弄清它是什么。

任何输入表示赞赏。这是我的代码：

N = 1800
i = 0
K = vector("numeric", 1800L)
L = matrix(nrow = 1800, ncol = 10)
ListValues = c(10,20,30,40,50,60,70,80,90,100)

for (j in 1:10){
  while (i <= N){
    x = sample(Data, ListValues[j])
    K[i] = mean(x)
    i = i + 1
  }
  L[,j] = K
}
print(L)

结果：

> print(L)
            [,1]     [,2]     [,3]     [,4]     [,5]     [,6]     [,7]     [,8]     [,9]    [,10]
   [1,] 3.669182 3.669182 3.669182 3.669182 3.669182 3.669182 3.669182 3.669182 3.669182 3.669182
   [2,] 3.764834 3.764834 3.764834 3.764834 3.764834 3.764834 3.764834 3.764834 3.764834 3.764834
   [3,] 4.324697 4.324697 4.324697 4.324697 4.324697 4.324697 4.324697 4.324697 4.324697 4.324697
   [4,] 4.473386 4.473386 4.473386 4.473386 4.473386 4.473386 4.473386 4.473386 4.473386 4.473386

Answer 1

这是一个简短的版本：

N <- 1800L
L <- matrix(nrow = N, ncol = 10)
ListValues <- c(10,20,30,40,50,60,70,80,90,100)
for (j in 1:10) L[,j] <- replicate(N, mean(sample(Data, ListValues[j])))

或更短（但不快）：

N <- 1800L
ListValues <- c(10,20,30,40,50,60,70,80,90,100)
L <- sapply(1:10, function(j) replicate(N, mean(sample(Data, ListValues[j]))))

Answer 2

尝试一下：

N = 1800
i = 0
K = vector("numeric", 1800L)
L = matrix(nrow = 1800, ncol = 10)
ListValues = c(10,20,30,40,50,60,70,80,90,100)

for (j in 1:10){
  i = 0
  while (i <= N){
    x = sample(Data, ListValues[j])
    K[i] = mean(x)
    i = i + 1
  }
  L[,j] = K
}
print(L)

For循环无法正确索引-将结果放入for循环的矩阵中

2 个答案: