两个向量的随机抽样，找到样本的平均值，然后在 R 中制作一个矩阵？

【问题标题】：Random sampling of two vectors, finding mean of sample, then making a matrix in R?两个向量的随机抽样，找到样本的平均值，然后在 R 中制作一个矩阵？
【发布时间】：2012-06-05 02:09:34
【问题描述】：

感谢您的宝贵时间！

我的数据框很简单。两列：第一列具有基因型 (1-39)，第二列具有特征值（数值、连续）。我想选择 8 种基因型并计算相关性状值的平均值和标准差。

最后，我想对 8 种基因型进行 10,000 次采样，并且对于每个样本，我想获得相关特征值的标准差和平均值。理想情况下，这将在一个矩阵中，其中每一行代表一个样本，每个基因型有 8 列，最后 2 列用于 stdev 和与这些基因型相关的性状值的平均值。这也可以换个方向。

如何从数据框中的两个不同列中进行抽样，以便两个值都显示在新样本中？即计算平均值和标准差的基因型和性状值
如前所述，如何将此样本放入矩阵中？
如何将这个过程重复 10,000 次？

再次感谢！

【问题讨论】：

标签： r matrix sampling

【解决方案1】：

这将在 8 个性状的随机样本中返回具有基因型的所有行的单个样本：

dat[ dat$genotype %in% sample(1:39, 8), ]

replicate 函数旨在重复随机过程。重复 3 次，从这样的 2 个基因型样本中获取“特征”的 sd：

dat <- data.frame(genotype=sample(1:5, 25,replace=TRUE), trait=rnorm(25) )
replicate ( 3, sd(dat[ dat$genotype %in% sample(1:5, 2), "trait" ]) )
[1] 0.7231686 0.9225318 0.9225318

这会记录样本 id 的均值和 sd 值：

replicate ( 3, {c( samps =sample(1:5, 2), 
                   sds=sd(dat[ dat$genotype %in% samps, "trait" ]) ,
                   means = mean(dat[ dat$genotype %in% samps, "trait" ]) )} )
            [,1]      [,2]      [,3]
samps1 1.0000000 1.0000000 5.0000000
samps2 5.0000000 3.0000000 1.0000000
sds    0.8673977 0.8673977 0.8673977
means  0.2835325 0.2835325 0.2835325

【讨论】：