数据是一份调查问卷，想要对这份数据进行扩容
data<-"C:/相关数据/statistics"
getwd()
[1] "C:/Users/乐/Documents"
setwd("C:/相关数据")
bootstrap <- function(data, B) {
n <- nrow(data)
boot.samples <- list()
for (i in 1:B) {
boot.sample <- data[sample(n, replace = TRUE), ]
boot.samples[[i]] <- boot.sample
}
boot.samples.df <- do.call(rbind, boot.samples)
return(boot.samples.df)
bootstrap.data <- bootstrap(data = data, B = 3000 - 285)
运行完这份数据，然后显示了
Error in data[sample(n, replace = TRUE), ] :
incorrect number of dimensions
接下来该怎么更正错误哇，哪位朋友可以帮忙解答下
incorrect number of dimensions
数据维度不对，用reshape调整维度
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
根据你提供的代码，出现错误的地方是在 data[sample(n, replace = TRUE), ] 这一行，报错信息显示是“incorrect number of dimensions”，这意味着数据维度不匹配。
可能的原因是你的数据 data 的格式不正确。在 R 中，数据应该以数据框（data frame）的形式存储。因此，你可以尝试将数据读入为数据框，例如使用 read.csv() 函数。
假设你的数据是以 csv 格式存储的，可以尝试使用以下代码读取数据：
data <- read.csv("C:/相关数据/statistics.csv")
注意，读取数据时，文件路径需要正确指定。
如果你已经将数据读入为数据框，那么可以检查数据框的列数是否正确，或者是否存在缺失值或异常值。你可以使用以下命令检查数据框的基本信息：
str(data)
如果数据框的列数、数据类型等信息正确，那么可以尝试修改 bootstrap() 函数，例如使用 data.frame() 函数将数据转换为数据框：
bootstrap <- function(data, B) {
n <- nrow(data)
boot.samples <- list()
for (i in 1:B) {
boot.sample <- data.frame(data[sample(n, replace = TRUE), ])
boot.samples[[i]] <- boot.sample
}
boot.samples.df <- do.call(rbind, boot.samples)
return(boot.samples.df)
}
注意，这里使用 data.frame() 函数将 boot.sample 转换为数据框，再存储到 boot.samples 列表中。
希望这些提示能够帮助你解决问题。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: