循环数据帧的行以进行模拟

Question

这更像是 R 编程问题，而不是任何概念问题。我尝试过，但缺乏 R 方面的专业知识让我感到沮丧：

我有一个数据框 df，其中包含 ID、xR01、xR02、nR01、nR02、xRsum 列，我想使用超几何函数来生成模拟数据。对一个值执行此操作很简单：

df$xSim01 = rhyper(1, df$nR01, df$nR02, df$xRsum)

但我的问题是，如果我以上面的形式应用它，它似乎为所有 20,000 行提供了一个值。这让我觉得如果我循环每一行它可能会正常工作。那么使用 apply、with 或任何其他函数最有效的是什么？

我的第二个问题是：
我想首先模拟这两个 20,000 行以获得第一个模拟数据集，然后想要获得该模拟列的平均值，并以某种方式存储该平均值并重复模拟 N 次。如此嵌套循环，希望找到有效的方法来节省计算时间。在 R 中正确的代码将受到赞赏。谢谢

dat.sim$xR01 <- rhyper(1, dat.obs$nR01, dat.obs$nR02, dat.obs$xRsum)

Answer 1

随机绘制函数都是矢量化的：

df$xSim01 = rhyper(20000, df$nR01, df$nR02, df$xRsum)

查看replicate以重复执行此操作并避免循环。您需要创建自己的函数来绘制观察结果并取平均值。像这样的东西：

draw.mean <- function(dat,n) {
   return( mean(rhyper(n,dat$nR01,dat$nR02,dat$xRsum)) )
}
replicate(1000,draw.mean(dat=df,n=20000))