对循环的每次迭代进行重新采样，并将计算出的统计信息存储在矩阵中

Question

我需要编写一个for循环，对rgamma（100,1,2）进行重新采样，计算采样统计信息（均值，sd，范围），并将其存储在矩阵中，以便进行每次迭代。我已经阅读了很多for循环文档，并且可以看到循环如何在每次迭代中更改样本大小，而不是重新采样相同的样本大小。我想我也可能会将结果写在矩阵中，但不确定如何解决。到目前为止，我有：

new_data <- rgamma(100,1,2)
ITER <- 1000
results = matrix(c(0), nrow = ITER, ncol = 5)

for (i in 1:ITER){
    d<- new_data(i)
    j = mean(d)
    k = sd(d)
    l = max(d) - min(d)
    m = quantile(d)[[4]]
    results[k,] <- results[i,j,k,l,m]
   }

Answer 1

您的索引已关闭。另外，您还必须在for循环中创建一个新样本，否则该练习没有意义。这是一个工作示例：

ITER <- 1000
results = matrix(c(0), nrow = ITER, ncol = 4)

for (i in 1:ITER){
  new_data <- rgamma(100,1,2)
  j = mean(new_data)
  k = sd(new_data)
  l = max(new_data) - min(new_data)
  m = quantile(new_data)[[4]]
  results[i,] <- c(j,k,l,m)
}