R中加权均值的引导

Question

我有一个包含 27 个样本的数据框，分为 3 个层次。我想复制 500 次加权平均值，其中平均值是在随机选择的 3 个地层样本中计算得出的，权重是地层的相对面积。

我的想法是为每个层创建一个选择循环并计算平均值。我能够计算选择的简单平均值，但我无法计算加权平均值（我不知道如何同时提取权重和值）：

#data
DF<-data.frame(v= c(16,42,63,15,42,63,85,16,43),
              s= c(1,3,2,2,1,3,3,1,2),
                  w=c(0.2,0.5,0.3,0.3,0.2,0.5,0.5,0.2,0.3),
                  stringsAsFactors=T)
#simple mean
x<-c()
for (i in 1:3){
  x.tm<-sample(subset(DF$v,DF$s==i),2,replace=T)
  x<-c(x,x.tm)
  d<-mean(x)}

此外，我对replicate 函数以及在其中插入加权平均值的方式感到困惑。例如，尝试简单的方法我得到了一个空列表：

t<-replicate(500,{
  for (i in 1:3){
  x.tm<-sample(subset(DF$v,DF$s==i),2, replace=T)
  x<-c(x,x.tm)
  d<-mean(x)
  }
  })

我也尝试过使用 boot::boot 命令，但结果是一样的。

Answer 1

这是一种可能的方式。

为s=1,2,3 选择3 个样本并提供v 和w 之间的weighted.mean 的函数

fun<-function(DF) { 

  s<-c(1,2,3)
  DF_sub_1<-DF[as.numeric(as.character(DF$s))==s[1],]
  DF_sub_2<-DF[as.numeric(as.character(DF$s))==s[2],]
  DF_sub_3<-DF[as.numeric(as.character(DF$s))==s[3],]

  x.tm_1<-sample(nrow(DF_sub_1),2,replace=T)
  x.tm_2<-sample(nrow(DF_sub_2),2,replace=T)
  x.tm_3<-sample(nrow(DF_sub_3),2,replace=T)

  DF_sample<-rbind(DF_sub_1[x.tm_1,],DF_sub_2[x.tm_2,],DF_sub_3[x.tm_3,])

  out<-weighted.mean(DF_sample[,1],DF_sample[,3])

  return(out)  
}

500 次复制

output<-replicate(500,fun(DF))

500个样本，3个样本的加权平均值

output
  [1] 46.00 41.15 58.70 51.50 61.70 49.00 58.70 61.70 50.60 49.00 44.70 46.25 46.40 52.80 67.20 32.90 36.55
 [18] 47.95 42.05 45.35 40.75 57.10 40.75 44.70 51.85 48.90 40.10 43.75 54.40 53.20 47.95 51.50 51.90 47.30
 [35] 58.30 54.50...