在R中生成所有给定大小的样本并替换

Question

我想从以下数据中生成所有大小为 n = 2 的样本，并进行替换，然后打印样本均值的抽样分布。我想知道有没有任何标准的 R 库来解决这个问题？

这是我尝试过的。

library(graphics)
data <- c(10, 12, 14, 16); n <- length(data)
mp <- vector(mode="numeric", length = 100)
for(i in data) {
  for(j in data) {
    mu <- mean(c(i, j))
    mp[mu] <- mp[mu] + 1
    tot <- tot + 1
    }
}
X_bar <- vector()
P_Xbar <- vector()
for(i in 1:length(mp)) {
  if(mp[i]) {
    X_bar <- c(X_bar, i)
    P_Xbar <- c(P_Xbar, mp[i] / tot)  
  }
}
tab <- data.frame(x <- X_bar, y <- P_Xbar); tab
barplot(tab$y * tot, names.arg=tab$x)

我认为我做了很多不必要的事情，我们可以使用任何标准 R 库来做到这一点吗？

Answer 1

通过替换获得大小为 n 的样本

dataset = 1:100

sample(dataset, size = 2, rep=T)

获取 N 个样本的均值

N = 1000

means = replicate(N, mean(sample(dataset, 2, rep=T)))

绘制的意思

hist(means)

好的，我从您的评论中看到您想要所有可能的 n=2 数据排列。这可以通过以下方式实现：

library(gtools)
x = permutations(n=3, r=2, v=1:3, repeats.allowed=T)
# n = size of sampling vector 
# r = size of samples 
# v = vector to sample from 

这为您提供了一个矩阵，其中包含每个可能的排列，包括重复：

      [,1] [,2]
 [1,]    1    1
 [2,]    1    2
 [3,]    1    3
 [4,]    2    1
 [5,]    2    2
 [6,]    2    3
 [7,]    3    1
 [8,]    3    2
 [9,]    3    3

要计算此向量的平均值，您可以使用：

rowMeans(x)