sample_var <- apply(touzi, 1, function(x) weighted.var(x, w=weights))这行代码怎么改，我要计算每一行的Sample variance，每一个变量的权重是0.2

如果你想计算每一行的样本方差，并且每个变量的权重都是0.2，可以将weights向量设为长度为变量个数的常数向量，例如：

weights <- rep(0.2, ncol(touzi))
sample_var <- apply(touzi, 1, function(x) weighted.var(x, w=weights, bias=FALSE))

其中，rep函数生成一个长度为变量个数的常数向量，每个元素都是0.2，表示每个变量的权重都是0.2。然后，将这个向量作为weights参数传递给weighted.var函数，就可以计算每一行的样本方差了。

需要注意的是，这种方法假设每个变量的权重都相同，因此不考虑不同变量之间的相关性。如果你想使用不同的权重或者考虑变量之间的相关性，可以构造一个权重矩阵，然后将它作为weights参数传递给weighted.var函数。例如，如果你有一个3个变量的数据集，且想使用以下权重矩阵：

0.2 0.1 0.3
0.1 0.3 0.2
0.3 0.2 0.1

可以将这个矩阵保存为一个3x3的矩阵变量weights_matrix，然后使用如下代码计算每一行的加权样本方差：

sample_var <- apply(touzi, 1, function(x) weighted.var(x, w=weights_matrix, bias=FALSE))

其中，weights_matrix是一个3x3的矩阵，每行表示一个变量的权重。在计算加权样本方差时，weighted.var函数会自动对每一行的权重进行归一化，使它们的和为1。