R：通过不同的变量对变量进行排序

我又一次被安排了另一项编程任务，我已经完成了其中的大部分工作，因此，我需要快速完成：我必须采集

n

数量的多维正态分布样本，维度

p

（称为

X

），然后将其放入矩阵（

Matx

）取每行的前两个值，并与从标准正态分布随机抽取的值求和。（将此向量称为

Y

）然后我们必须对

Y

进行数字排序，并将其分成

H

组，然后我必须找出矩阵中每一行的平均值，现在必须对它们关联的

Y

组进行排序。我挣扎了一段时间，现在遇到了困难。我很困惑，如果有人能帮忙，我将不胜感激

任务：返回

p

x

H

矩阵，该矩阵在第一列中包含第一组观察值的平均值，在

H

th列中包含

H

th组观察值的平均值

代码：

library（'MASS'））
我不清楚你被困在哪里。另外，您订购的是已经订购的产品，您是指
c（mx1、mx2、mx3、mx4、mx5、mx6）[out]
？哦，天哪，我是怎么回事？我仍在努力掌握R，但它还没有让我产生共鸣。也谢谢你，这似乎奏效了！另一方面，您的代码似乎非常低效。用手做这些操作中的每一个都不是好办法。你必须把它矢量化。你的向量
y
可以通过
sapply（0:5，FUN=函数（i）sum（x[（6*i+1）：（6*i+2）]，v[i+1]）获得。
library('MASS')
x<-mvrnorm(36,0,1)
Matx<-matrix(c(x), ncol=6, byrow=TRUE)
v<-rnorm(6)
y1<-sum(x[1:2],v[1])
y2<-sum(x[7:8],v[2])
y3<-sum(x[12:13],v[3])
y4<-sum(x[19:20],v[4])
y5<-sum(x[25:26],v[5])
y6<-sum(x[31:32],v[6])
y<-c(y1,y2,y3,y4,y5,y6)
out<-order(y)
h1<-c(out[1:2])
h2<-c(out[3:4])
h3<-c(out[5:6])
x1<-c(x[1:6])
x2<-c(x[7:12])
x3<-c(x[13:18])
x4<-c(x[19:24])
x5<-c(x[25:30])
x6<-c(x[31:36])
mx1<-mean(x1)
mx2<-mean(x2)
mx3<-mean(x3)
mx4<-mean(x4)
mx5<-mean(x5)
mx6<-mean(x6)
d<-c(mx1,mx2,mx3,mx4,mx5,mx6)[order(out)]
d