Question

我想通过函数SELECT DISTINCT ip FROM visits WHERE time <= NOW() - INTERVAL 1 WEEK AND time >= NOW() - INTERVAL 2 WEEK;来运行n个大小的随机选择的样本（从较大的数据集中）。

这是我到目前为止所拥有的...

estimates <- function(vctr){
  e.mean <- mean(vctr); e.var <- var(vctr) 
  return(c(a = e.mean^2/e.var, s = e.var/e.mean))
}

est.loop <- function(df, n, B){
    rand.sample <- sample(df, n)
    return(rand.sample)
}
new.est <- est.loop(df, n=100)
estimates(new.est)

我知道这是不完整的，但是对于使for(rand.sample in B){ estimates(rand.sample) } }循环正确运行for到rand.sample，other.function次的一些帮助将非常感激。

注意：当我在循环外运行B时，它会按预期运行。我只需要让它现在调用other.function(rand.sample)时使用B的输入来重复一次即可。

谢谢！

编辑：函数my.function返回所需的estimates和a值输出。 s的工作方式与我想要的完全一样（为estimates(new.est)大小的新数据集输出a和s值）。我想做的是在n内重复B次，以创建一个est.loop和a值的数组。

Answer 1

也许以下内容可以解决问题。
经过内置数据集iris的测试。

estimates <- function(df){
  f <- function(vctr){
    e.mean <- mean(vctr)
    e.var <- var(vctr) 
    c(a = e.mean^2/e.var, s = e.var/e.mean)
  }
  sapply(df, f)
}

est.loop <- function(df, n, B){
  i <- sample(nrow(df), n)
  rand.sample <- df[i, ]
  lapply(seq_len(B), function(i) estimates(rand.sample))
}

df <- iris[-5]

est.loop(df, n = 100, B = 3)

我可以使用for循环通过用户定义的函数运行样本集吗？

1 个答案: