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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ggplot2：堆叠柱状图

一、数据准备为了省事我加载了R自带的一个数据框，有30个样本，7个观测值 data_test = datasets::attitude # 这个数据长这样，很普通，普普通通 ?...# 因为后面想要做百分比的堆叠柱状图，先查看这个数据适不适合 statistics = apply(data_test, 1, sum) # 得到每个样本的观测值总和 plot(statistics...# 每个样本的累加值不相等，不能直接用来做百分比柱状图，需要转换下 # 不过这段仅仅是为了作图好看，已经准备好数据的可以不看下面的处理 data_percent = data.frame() # 建立空数据框...四、观测值和样本排序然后是排序的问题，如果我想调整不同类型柱子的顺序，让他们按大小排序，可以用factor 函数 order_x = apply( data_percent[,1:7], 2, sum...# 看一下，是从大到小排着的 # 此时 data_plot数据框里面的 attitude 就按照给定的 levels 排序了 data_plotattitude = factor(data_plotattitude

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