Я хотел бы загрузить большой набор данных, который содержит несколько переменных столбца и строки. Ниже приведено упрощенное воссоздание моего набора данных:

charDataDiff <- data.frame(c('A','B','C'), matrix(1:72, nrow=9))
colnames(charDataDiff) <- c("patchId","s380","s390","s400","s410","s420","s430","s440","s450")

Разделите данные, используяpatchId в качестве критерия. Это создает три списка: по одному для каждой переменной

idColor <-  c("A", "B", "C")
(patchSpectrum <- lapply(idColor, function(idColor) charDataDiff[charDataDiff$patchId==idColor,]))

Создал функциюsampleBoot попробоватьpatchSpectrum

sampleBoot <-  function(nbootstrap=2, patch=3){
    return(lapply(1:nbootstrap, function(i)
             {patchSpectrum[[patch]][sample(1:nrow(patchSpectrum[[patch]]),replace=TRUE),]}))}

Пример:

sampleBoot(5,3)

Вот где я застрял:

Мне нужно попробовать каждыйpatchId список вместе с каждой переменной столбца (что легко можно выполнить с помощью вышеупомянутого «sampleBoot»),Возьмите медиану каждогоpatchId итерация списка выборок, иСоздайте новую совокупность медиан для расчета параметрических параметров. Я могу сделать это вручную, но это было бы глупо.