Inicialize um grande conjunto de dados
Eu gostaria de inicializar um grande conjunto de dados que contém várias variáveis de coluna e linha. A seguir, uma recriação simplificada do meu conjunto de dados:
charDataDiff <- data.frame(c('A','B','C'), matrix(1:72, nrow=9))
colnames(charDataDiff) <- c("patchId","s380","s390","s400","s410","s420","s430","s440","s450")
Separe os dados usando opatchId
como os critérios. Isso cria três listas: uma para cada variável
idColor <- c("A", "B", "C")
(patchSpectrum <- lapply(idColor, function(idColor) charDataDiff[charDataDiff$patchId==idColor,]))
Criado a funçãosampleBoot
para provar opatchSpectrum
sampleBoot <- function(nbootstrap=2, patch=3){
return(lapply(1:nbootstrap, function(i)
{patchSpectrum[[patch]][sample(1:nrow(patchSpectrum[[patch]]),replace=TRUE),]}))}
Exemplo:
sampleBoot(5,3)
Aqui é onde eu estou preso:
Eu preciso provar cadapatchId
lista junto com cada variável de coluna (que o "sampleBoot" acima realiza facilmente),Tome a mediana de cadapatchId
iteração da lista de amostragem eCrie uma nova população das medianas para calcular os parâmetros paramétricos. Eu posso fazer isso manualmente, mas isso seria bobo.