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私は R の初心者であり、シンプルな for ループ プロセスでレンガの壁にぶつかっています。データは、81161 x 9 の次元のリストで構成されています。観察は、経時的な個人のものです。現在の必要性は、観測の一意のグループを分離し、観測データ ポイントの 1 つをランダムに抽出することです。この段階で、実行されていないいくつかのオプションを確認して試しています。最初に for ループを適用します。

私が概説したワークフローのより良いアイデアを提供するために。これは、比較的単純な分割 - 適用 - 結合でなければなりません。適用は、一意の individual_days に制限されたサンプルです。これを行うために、コードはすべてのディメンションの基本的な定義を経てから、一意の値、並べ替えとランクを定義します (ここから、一意の individual_day が序数スケールに設定され、次に、これらは individual_day を使用して originsl データにリンクされます)。キーとして）。この時点から、for ループで 2 つの代替案を試みました --- 最初にランクによる分割を使用して DSrank$'1, 2, 3...n' (例 2 で使用しようとしました) を提供し、見られるサブセットを使用します例 1 では、単一のサンプルがランダムに抽出され、サブデータセットに照合されます。この時点から、他の分析が実行されます。

### example 1: for loop 
SDS <- list()
for(i in 1:length(UID)) {
 `SDS[[i]] <-  sample(nrow(SplitDS$[i]), 1, replace=FALSE)
 `SDS[[i]]["Samples"] < i
} 
head(SDS)

### example 2: for loop 
SDS <- list()
for(i in 1:length(UID)) {
`SubSDID <- subset(DSID, DSrank == 'i', )
`SDS <- sample(nrow(SubSDID), 1, replace=FALSE)
} 
head(SDS)

### example 3: apply subset 
bootstrap <- lapply(1:length(UID), function(i) {
`samp <- sample(1:nrow(DSID$DSrank, rep = TRUE)
`DSID$DSrank[sampl, ] 
}

これらは、CRAN、stackoverflow、およびその他の R コード検索結果から見つけた例に基づいています。

共有できる提案、ヒント、またはトリックがあれば、大歓迎です。

MB

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