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.

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