我想要获取 length(around_int1_mean)
组样本,每组样本的大小为 n=25
,第一组的均值为 1.5,第二组为 1.6,以此类推,直到最后一组的均值为 3.5。因此最终会得到 21 组大小为 25 的样本。
rnorm(n = length(around_int1_mean) * 25,
mean = rep(around_int1_mean, each = 25), sd = 0.2)
rnorm
中的
mean
和
sd
参数是向量化的。它们将首先被循环使用,以达到长度为
n
的效果。然后,对于
i = 1, 2, ..., n
,
i-th
样本将从
N(mean[i], sd[i])
中抽取。
例如,如果您想要每个平均值的单个样本,请执行以下操作:
rnorm(n = length(around_int1_mean), mean = around_int1_mean, sd = 0.2)
因为 @TMOTTM 坚持认为我是错误的,并投了反对票,所以我必须展示证据来为自己辩护。
around_int1_mean <- seq(1.5, 3.5, by = 0.1)
我会将sd = 0
设置为消除随机性,这样随机样本将以1的概率取mean
值。这使我们能够证明rnorm
生成正确的样本集合以获得正确的mean
。
x <- rnorm(n = length(around_int1_mean) * 25,
mean = rep(around_int1_mean, each = 25), sd = 0)
另外,我会使用矩阵来展示它:
matrix(x, nrow = 25)
显然我的答案是正确的。每一列都有25个样本,且均值相同。