带有“选择性采样”的 MonteCarlo 交互

如何解决带有“选择性采样”的 MonteCarlo 交互

我的代码对于小样本运行良好，但对于大数据集太耗时，我如何要求代码不是为每个 j (1,2,3....1e6) 而是为每个 j (1,3....1e6) 执行迭代每 10000 (10000,20000,30000...1e6)。有什么建议吗？ 这是我的代码，以防有人有好主意。

   y<-c() 
    p<-c()
    ET=(TestB$ET)
    flux<-ET #Evapotranspiration values
    SaSi<-length(ET)
     for(j in 1:SaSi)
    {
     run<-1000 
      for (i in 1:run) #loop
      {
     a<-sample(as.numeric(flux),j,replace=TRUE,prob=NULL) #draw random sample from flux,sample size j
        b<-mean(a) #mean value of sample
        y[i]<-b # write mean value into empty vector
    }
  cv<-sd(y)/mean(y)*100 #calculate Coefficiant of variance for respective sample size
  p[j]<-cv
}
SS<-c(1:SaSi)
CV<-p
plot(SS,CV,type="l",ylab="CV (%)",xlab= "sample size")