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每个样本减去样本均值，作为新的统计量

可以使用以下代码进行模拟：

# 生成正态分布的总体
population <- rnorm(10000)

# 抽取10个样本，重复10000次
samples <- replicate(10000, sample(population, 10))

# 计算每组样本的样本均值
sample_means <- apply(samples, 2, mean)

# 计算每组样本的每个样本减去样本均值
sample_diffs <- t(t(samples) - sample_means)

# 查看结果
head(sample_diffs)

这段代码会生成一个10000行、10列的矩阵，每行代表一组样本，每列代表一次抽样中每个样本减去样本均值的结果。

相关问题

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：

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 

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

可以使用以下代码进行模拟：

set.seed(123) # 设置随机数种子，保证结果可重复
n <- 10 # 样本大小
N <- 10000 # 模拟次数
mu <- 0 # 正态分布的均值
sigma <- 1 # 正态分布的标准差

# 生成 N 组样本，并计算每组样本的均值和标准差
means <- replicate(N, {
  x <- rnorm(n, mu, sigma)
  mean(x)
})

# 绘制均值的直方图
hist(means, breaks = 30, col = "lightblue", main = "均值的分布图")

运行以上代码，即可得到正态分布的总体随机模拟结果。