重复抽样:重复上面的随机抽样100次，即重复抽取100个样本，分别计算样本均值

为了在R语言中重复抽样100次，你可以在上述代码的基础上进行循环。下面是完整的代码示例：

# 设置随机种子，保证结果可重复
set.seed(1)

# 定义重复抽样的次数
repetitions <- 100

# 存储每次抽样后的样本均值
sample_means <- numeric(repetitions)

for (i in 1:repetitions) {
  # 生成新的100000个随机数
  random_numbers <- runif(n = 1e5, min = 60, max = 100)
  
  # 抽取样本并计算均值
  sampled_data <- sample(x = random_numbers, size = 30, replace = FALSE)
  sample_means[i] <- mean(sampled_data)
}

# 输出所有抽样均值的列表
print(paste("100次抽样后的样本均值:", sample_means))

# 或者，如果你想查看数据框形式的结果，可以用data.frame()
sample_df <- data.frame(SampleMean = sample_means, Repetition = 1:repetitions)
print(sample_df)

这个循环会重复抽样100次，每次都会记录一个新的样本均值。`sample_means`是一个长度为100的向量，其中每个元素对应一次抽样的样本均值。

相关问题

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。

用r语言，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R语言中，你可以使用`runif()`函数来生成均匀分布在(60, 100)范围内的随机数，然后通过`sample()`函数进行抽样。为了重复这个过程100次并计算每个样本的均值，可以创建一个循环。以下是步骤：

# 设置种子以便复现结果
set.seed(123)

# 定义总体大小和样本大小
total_size <- 100000
sample_size <- 30

# 创建一个向量存储100次的样本均值结果
sample_means <- numeric(100)

for (i in 1:100) {
  # 生成样本数据
  sample_data <- runif(total_size, min = 60, max = 100)
  
  # 抽取样本
  sampled_data <- sample(sample_data, size = sample_size, replace = FALSE)
  
  # 计算样本均值
  mean_value <- mean(sampled_data)
  
  # 存储每次迭代的结果
  sample_means[i] <- mean_value
}

# 输出所有样本均值的列表
sample_means

在这个代码块中，我们首先设置了一个随机种子以保证每次运行的结果一致，然后通过循环执行了100次抽样和均值计算。最后，我们得到了100次独立样本的均值。