R-从for循环中的所有迭代构建矩阵，从而给出向量结果

我正在对来自村庄的20个人进行多次模拟取样。我有一个数据集，有两列，第一列是观察所属的村庄，第二列是0表示疟疾检测阴性，1表示疟疾检测阳性。我想从每个村庄抽取20人，重复100次

我可以让样本重复，但我很难从循环中获取结果并将其放入矩阵或数据帧中。这是我到目前为止的代码。任何帮助都将不胜感激。其他堆栈建议预先创建矩阵，然后添加结果向量，但我仍然无法确定如何添加向量

最后，我想要一个带有正向量的矩阵作为循环每次迭代的列

d=read.table（“/Users/David/Documents/LQAS study/LQAS data.txt”，sep=“，”，header=TRUE）

总目（d） 村庄500疟疾

1220

2220

3.1.1

4200

510

6190

村庄=分割（d$疟疾，d$村庄500）

因为（我在1:100）{ +抽样=拉普莱（村庄，抽样，20） +正=lappy（采样，求和） +}

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我想出了一个简单的方法来实现这一点，尽管它肯定不是理想的，而且有100多个模拟会有点累

villages = split(d$malaria, d$village500)

positives = vector("list", 100)

for(i in 1:100) {
    sampled = lapply(villages, sample, 20)
    positives[[i]] = lapply(sampled, sum)
    }

simulations = cbind(positives[[1]], positives[[2]], positives[[3]], positives[[4]], positives[[5]], positives[[6]], positives[[7]], positives[[8]], positives[[9]], positives[[10]], positives[[11]], positives[[12]], positives[[13]], positives[[14]], positives[[15]], positives[[16]], positives[[17]], positives[[18]], positives[[19]], positives[[20]], positives[[21]], positives[[22]], positives[[23]], positives[[24]], positives[[25]], positives[[26]], positives[[27]], positives[[28]], positives[[29]], positives[[30]], positives[[31]], positives[[32]], positives[[33]], positives[[34]], positives[[35]], positives[[36]], positives[[37]], positives[[38]], positives[[39]], positives[[40]], positives[[41]], positives[[42]], positives[[43]], positives[[44]], positives[[45]], positives[[46]], positives[[47]], positives[[48]], positives[[49]], positives[[50]], positives[[51]], positives[[52]], positives[[53]], positives[[54]], positives[[55]], positives[[56]], positives[[57]], positives[[58]], positives[[59]], positives[[60]], positives[[61]], positives[[62]], positives[[63]], positives[[64]], positives[[65]], positives[[66]], positives[[67]], positives[[68]], positives[[69]], positives[[70]], positives[[71]], positives[[72]], positives[[73]], positives[[74]], positives[[75]], positives[[76]], positives[[77]], positives[[78]], positives[[79]], positives[[80]], positives[[81]], positives[[82]], positives[[83]], positives[[84]], positives[[85]], positives[[86]], positives[[87]], positives[[88]], positives[[89]], positives[[90]], positives[[91]], positives[[92]], positives[[93]], positives[[94]], positives[[95]], positives[[96]], positives[[97]], positives[[98]], positives[[99]], positives[[100]])

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嗯，这是什么语言/环境？R。对不起，新加入的堆栈-不知道我需要指定程序。所以下次请在帖子中添加标签

R

。享受吧！你可以做

模拟