r语言按正态分布随机抽样
时间: 2023-10-19 14:06:04 浏览: 196
在R语言中,你可以使用以下代码按照正态分布进行随机抽样:
```R
# 设置随机数种子
set.seed(123)
# 设置抽样个数
n <- 100
# 进行正态分布的随机抽样
random_samples <- rnorm(n)
```
在上述代码中,我们使用了`rnorm()`函数来生成符合标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机抽样。你可以通过设置不同的均值和标准差来调整分布的特征。然后,通过设置`n`来确定抽样的个数。
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相关问题
R语言按正态分布抽样的经验分布图
在R语言中,你可以使用以下代码生成正态分布的抽样数据并绘制经验分布图:
```R
# 生成正态分布的抽样数据
sample_data <- rnorm(1000, mean = 0, sd = 1)
# 绘制经验分布图
hist(sample_data, breaks = 30, probability = TRUE,
main = "Empirical Distribution of Normal Sampling",
xlab = "Sample Values")
# 添加理论正态分布曲线
curve(dnorm(x, mean = 0, sd = 1), add = TRUE, col = "red", lwd = 2, lty = 2)
```
使用上述代码,我们首先生成一个包含1000个来自均值为0、标准差为1的正态分布的随机样本。然后我们使用`hist()`函数绘制样本数据的经验分布直方图。通过设置参数`breaks`来控制直方图的柱子数量,`probability`参数设置为TRUE以将纵轴转换为概率密度。接下来,我们使用`curve()`函数添加理论的正态分布曲线,其中均值和标准差与抽样数据相同。最后,我们使用`main`和`xlab`参数设置图标题和x轴标签。
这样就可以生成一个包含经验分布图和理论正态分布曲线的图形。
R语言对正态分布的总体随机模拟10000次,每次抽取10个样本,抽样的同时求出每组的样本标准差
可以使用以下代码进行模拟:
```R
set.seed(123) # 设置随机数种子,保证结果可重复
n <- 10 # 每组样本数
N <- 10000 # 模拟次数
# 生成正态分布的总体数据
pop <- rnorm(100000)
# 定义一个函数,用于抽取样本并计算标准差
sample_sd <- function() {
sample <- sample(pop, n)
sd(sample)
}
# 进行模拟
sds <- replicate(N, sample_sd())
# 输出结果
summary(sds)
```
运行以上代码,可以得到每组样本标准差的统计信息,例如:
```
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
0.30500 0.70710 0.99820 1.00000 1.29200 3.16200
```