将从生成的100000个来自均匀分布(60，100)的随机数中随机抽取一个样本容量为30的样本重复一百次后计算样本均值

在R语言中，你可以使用`runif()`函数生成均匀分布在指定范围内的随机数，并利用`sample()`函数来抽样。这里是一个示例，展示如何重复100次抽样并计算每次抽样的平均值：

# 定义随机数的上下限
lower_bound <- 30

# 生成100000个均匀分布的随机数
random_numbers <- runif(n = 100000, min = lower_bound, max = upper_bound)

# 重复抽取样本30次，存储所有抽样结果
draws <- replicate(100, sample(random_numbers, replace = TRUE, size = sample_size))

# 计算每次抽样的平均值并将它们放入一个列表
mean_draws <- sapply(draws, mean)

# 可视化或进一步分析这些平均值
hist(mean_draws, main = "Distribution of Sample Means", xlab = "Sample Mean")

# 或者计算所有平均值的平均值作为整体的估计
overall_mean <- mean(mean_draws)

在这个例子中，`replace = TRUE`表示采样过程中允许重复抽取相同的数值。

相关问题

R语言生成模拟的总体:100000个来自均匀分布U(60，100)的随机数，从随机数里随机抽取一个样本容量为30的样本，计算样本均值

在R语言中，你可以使用`runif()`函数来生成均匀分布的随机数，然后通过抽样操作得到指定样本容量的样本。以下是步骤：

1. 首先，你需要导入必要的库`stats`，它包含了抽样和统计分析功能：

library(stats)

2. 接下来，使用`runif()`函数生成100000个在[60, 100]范围内的随机数，并将它们存储在一个向量中：

random_numbers <- runif(n = 1e5, min = 60, max = 100)

这里的`n=1e5`表示100000。

3. 然后，使用`sample()`函数从这100000个数字中随机抽出30个样本：

sampled_data <- sample(x = random_numbers, size = 30, replace = FALSE)

`replace = FALSE`确保每次抽取的都是唯一的元素。

4. 最后，计算样本均值，使用`mean()`函数：

sample_mean <- mean(sampled_data)

现在，`sample_mean`就是抽取的30个随机数的平均值。

如果你想要执行以上所有操作并一次性显示结果，可以放在一个`{}`代码块中：

set.seed(1) # 设置随机种子以便于复现结果
random_numbers <- runif(n = 1e5, min = 60, max = 100)
sampled_data <- sample(x = random_numbers, size = 30, replace = FALSE)
sample_mean <- mean(sampled_data)
cat("样本均值:", sample_mean, "\n")

生成模拟总体100000个来自均匀分布（60.100）的随机数，进行随机抽样抽取样本容量为30的，计算均值，并重复100次，分别计算样本均值

在Python中，我们可以使用NumPy库来生成均匀分布的随机数并进行抽样计算。以下是使用`numpy.random`模块进行这个操作的步骤：

import numpy as np

# 定义均匀分布的参数
mean = 60.100
std_dev = 1.0  # 我们假设标准差为1（如果你想要改变，可以调整）

# 重复100次的实验
sample_means = []
for _ in range(100):
    # 从总体中抽取样本容量为30的随机数
    sample = np.random.normal(mean, std_dev, size=30)
    
    # 计算样本均值
    sample_mean = np.mean(sample)
    
    # 存储结果
    sample_means.append(sample_mean)

# 最终得到的是100次抽样后的样本均值列表
print("样本均值列表:", sample_means)

在这个例子中，我们每次抽取30个随机数，它们服从平均数为60.100，标准差为1的正态分布。然后计算每个样本的均值，并将这100个均值保存到`sampe_means`列表中。