サブサンプリングと量子化の正規化R

Question

一連のブートストラップされた複製にGBMアルゴリズムを適用する必要がある場合、分析を行う必要があります。もう一つのしわは、それぞれの複製が量子化された正規化結果を持つ必要があるということです。私は最終的に達成しようとしています何 は 2で設定したメインデータと 1.ある200のリサンプリング 3分位が含まれている3次元配列を作成し、各リサンプルの中に結果変数を正規化 4.ファイル名を指定して実行GBMすべてでサンプル

今のところ、私はリサンプリングのステップには至りません。

#generating some data  
main<-matrix(
    replicate(52,rnorm(1132)), 
    ncol=52, 
    nrow=1132, 
    dimnames = list(
    1:1132, 
    1:52) 
) 

colnames(main)[1]<-"outcome" 

#trying to create 200 resampled replicates 
resampled = array (
    rep(NA), 
    dim= c(1000, ncol(main), 200), 
    dimnames= list(
     1:1000, 
     colnames(main), 
     1:200 
    ) 
    ) 


    for (i in 1:dim(resampled)[1]) { 
    for (j in 1:dim(resampled)[2]) { 
     for (k in 1:dim(resampled)[3]) { 
     resampled[i,j,k]= main[sample(nrow(main), size=1000, replace=TRUE),] 

    } 
}} 

ループを正しく指定していないためですが、数週間の検索の後で、私は参考になるコードを見つけることができません。

私は現在、エラーメッセージが表示されます： リサンプリングでエラーが発生しました[I、J、K] =メイン[サンプル（nrow（メイン）、サイズ= 1000、= TRUEを置き換える）、：交換するアイテムの 数ではありません置換長の倍数

Answer 1

resampled[i,j,k]は1つの要素を受け取る予定ですが、main[sample(nrow(main), size=1000, replace=TRUE),]は1000x52の行列を返します。

私はあなたに基づいてより小さな例を作りました。次のコードを試して、これが結果として得られるものであるかどうかを確認してください：

ncol = 3 
nrow = 10 
sample.size = 5 
sample.rep = 4 

#generating some data  
main<-matrix(
    replicate(ncol,rnorm(nrow)), 
    ncol=ncol, 
    nrow=nrow, 
    dimnames = list(
    1:nrow, 
    1:ncol) 
) 

colnames(main)[1]<-"outcome" 

#trying to create 'sample.rep' resampled replicates 
resampled = array (
    rep(as.numeric(NA)), 
    dim= c(sample.size, ncol(main), sample.rep), 
    dimnames= list(
    1:sample.size, 
    colnames(main), 
    1:sample.rep 
) 
) 

for (k in 1:dim(resampled)[3]) { 
    resampled[,,k]= main[sample(nrow(main), size=sample.size, replace=TRUE),] 
} 
print(resampled)