从data.frame创建包含30个观测值的1000个样本

，可以通过以下步骤实现：

首先，创建一个包含30个观测值的data.frame对象。data.frame是R语言中用于存储数据的一种数据结构，类似于表格。

df <- data.frame(observation = 1:30)

接下来，使用replicate函数将上述data.frame对象复制1000次，以创建包含1000个样本的数据集。

samples <- replicate(1000, df, simplify = FALSE)

现在，你已经成功创建了一个包含30个观测值的1000个样本的数据集。

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考虑简单的泊松回归我们要导出预测的置信区间，而不是观测值，即下图的点 > r=glm(dist~speed,data=cars,family=poisson) > P=predict(r,type="...response", + newdata=data.frame(speed=seq(-1,35,by=.2))) > plot(cars,xlim=c(0,31),ylim=c(0,170)) > abline...这些值的计算基于以下计算在对数泊松回归的情况下，让我们回到最初的问题。线性组合的置信区间获得置信区间的第一个想法是获得置信区间（通过取边界的指数值）。...P2$se.fit) 1 173.9341 > P1$fit+1.96*P1$se.fit 1 172.9101 bootstrap技术第三种方法是使用bootstrap技术基于渐近正态性（仅50个观测值...我们的想法是从数据集中取样，并对这些新样本进行log-Poisson回归，并重复很多次数，

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