如何在 R 中生成 5000 个合成数据集，每个数据集有 1000 个高斯观测值；

【问题标题】：How do I generate 5000 synthetic data sets in R with 1000 observations in each that are gaussian;如何在 R 中生成 5000 个合成数据集，每个数据集有 1000 个高斯观测值；
【发布时间】：2020-03-29 15:09:06
【问题描述】：

对于每个我需要对每个数据集，设置 σ 2 = 10 和 µj = j，其中 j = 1，. . . , 5, 000 是一个数据集的索引。

【问题讨论】：

这似乎是家庭作业。到目前为止，你做了什么来尝试自己解决这个问题？
只是想学习 R :) 谢谢你的反馈
没关系，但请重新查看发布minimal reproducible example 的指南。预计您的问题有一定程度的示例、代码、预期输出、研究等

标签： r set synthetic

【解决方案1】：

您可以使用purrr::map()。

map(1:5000, ~ rnorm(n = 10000, mean = .x, sd = 10))

如果您想遍历rnorm 的两个不同参数：

n_arg <- c(rep(10000, 2500), rep(20000, 2500))
map2(1:5000, n_arg, ~ rnorm(n = .y, mean = .x, sd = 10))

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用lapply循环1到5000，并设计一个简单的函数将数据应用到rnorm函数。

lapply(1:5000, function(x) rnorm(n = 1000, mean = x, sd = sqrt(10)))

【讨论】：