R:将10个数据值随机分为5组和5组

R:将10个数据值随机分为5组和5组,r,list,random,combinations,R,List,Random,Combinations,我想找到将10个数据值分成2组(每组5个)的所有可能性 如果我是对的,有252种可能性 选择(10,5) 252 我怎么能用R做呢 谢谢 这里有一种可能性: a <- letters[1:10] split1 <- combn(a, 5); split2 <- apply(b, 2, function(x) a[!a %in% x]) a因此我将详细解释我必须做的事情: 我有两组数据: cellular_wt = c(1.1656,0.9577,1.3655,0.9016

我想找到将10个数据值分成2组(每组5个)的所有可能性 如果我是对的,有252种可能性 选择(10,5) 252

我怎么能用R做呢


谢谢

这里有一种可能性:

a <- letters[1:10] 
split1 <- combn(a, 5); 
split2 <- apply(b, 2, function(x) a[!a %in% x])

a因此我将详细解释我必须做的事情:
我有两组数据:

cellular_wt = c(1.1656,0.9577,1.3655,0.9016,0.9336)
cellular_mutant = c(2.8896,5.7018,3.595,1.6998,1.8893)

secreted_wt = c(7.8491,6.1546,5.1972,6.1607,5.928)
secreted_mutant = c(4.6801,3.2418,3.6651,3.0678,2.3221)

mean_cellular_wt <- mean(cellular_wt)
mean_cellular_mutant <- mean(cellular_mutant)
mean_secreted_wt <- mean(secreted_wt)
mean_secreted_mutant <- mean(secreted_mutant)

mean_secreted_wt/mean_cellular_wt = 5.877085
mean_secreted_mutant/mean_cellular_mutant = 1.076156

mean_ratio <- (mean_secreted_wt/mean_cellular_wt)/(mean_secreted_mutant/mean_cellular_mutant) = 5.46
cellular_wt=c(1.1656,0.9577,1.3655,0.9016,0.9336)
细胞_突变体=c(2.8896,5.7018,3.595,1.6998,1.8893)
分泌型_wt=c(7.8491,6.1546,5.1972,6.1607,5.928)
分泌型_突变体=c(4.6801,3.2418,3.6651,3.0678,2.3221)

mean_cellular_wt
a是的,我在R中看到了combn函数,但是我怎么能创建一个长度为10的向量,其中每个值只存在一次?嗯,我想我不明白。请为您的10个数据值和长度为10的向量提供一个示例,其中每个值只存在一次。这是我的向量:谢谢,但是我如何使用您的方法创建所有可能的10个值的向量(如果我是对的,则为252)?@user1845261
combn
返回
N choose m
的所有组合。您可以通过选择不在每个5元素向量中的
字母[1:10]
的剩余元素来完成每个“10的向量”。是的,谢谢我这样做了:(i in 1:ncol(split1)){tmp1
cellular_wt = c(1.1656,0.9577,1.3655,0.9016,0.9336)
cellular_mutant = c(2.8896,5.7018,3.595,1.6998,1.8893)

secreted_wt = c(7.8491,6.1546,5.1972,6.1607,5.928)
secreted_mutant = c(4.6801,3.2418,3.6651,3.0678,2.3221)

mean_cellular_wt <- mean(cellular_wt)
mean_cellular_mutant <- mean(cellular_mutant)
mean_secreted_wt <- mean(secreted_wt)
mean_secreted_mutant <- mean(secreted_mutant)

mean_secreted_wt/mean_cellular_wt = 5.877085
mean_secreted_mutant/mean_cellular_mutant = 1.076156

mean_ratio <- (mean_secreted_wt/mean_cellular_wt)/(mean_secreted_mutant/mean_cellular_mutant) = 5.46