如何模拟 50 个随机样本并计算每个样本的均值和方差答案

【问题标题】：How to simulate 50 random samples and calculate mean and variance of each sample如何模拟 50 个随机样本并计算每个样本的均值和方差
【发布时间】：2023-03-28 22:07:01
【问题描述】：

当我模拟 50 个正态分布的随机样本并尝试计算每个模拟的均值和方差时，我得到了这个错误：“有 50 个或更多警告（使用 warnings() 查看前 50 个）”。

n=100
mean=100
sd=25 

sample=NULL
meansample=NULL
sdsample=NULL

for (i in 1:50)
  {

  sample[i]=rnorm(n,mean,sd)
  meansample[i]=mean(sample[i])
  sdsample[i]=sd(sample[i])

  }

sample
meansample
sdsample`

我想问我如何正确计算平均值和标准差，以及为什么我在执行代码时收到此错误“有 50 个或更多警告（使用 warnings() 查看前 50 个）”。

【问题讨论】：

标签： r statistics

【解决方案1】：

我个人会这样做。

x <- replicate(50, rnorm(100, 100, 25), simplify = FALSE)
sapply(x, mean)
sapply(x, sd)

您当前代码的问题是 sample 将包含 50 个单独的数据集，因此您可能希望将其作为一个列表将其称为 sample[[i]]。

n=100
mean=100
sd=25 

sample=list()
meansample=NULL
sdsample=NULL

for (i in 1:50)
{

  sample[[i]]=rnorm(n,mean,sd)
  meansample[i]=mean(sample[[i]])
  sdsample[i]=sd(sample[[i]])

}

sample
meansample
sdsample

【讨论】：