首页1、抽取不同的样本量模拟以下分布：（1）正态分布，来自正态总体的样本（2）样本均值的分布，来自任意总体的样本. （3）样本比例的分布，来自任意总体的样本（4）样本方差的分布，来自正态总体的样本 R语言代码

1、抽取不同的样本量模拟以下分布：（1）正态分布，来自正态总体的样本（2）样本均值的分布，来自任意总体的样本. （3）样本比例的分布，来自任意总体的样本（4）样本方差的分布，来自正态总体的样本 R语言代码

时间: 2024-09-23 08:14:59 浏览: 90

在R语言中，我们可以使用内置函数来模拟不同类型的分布。以下是针对你所提到的四种情况的代码示例： 1. **正态分布 (Normal Distribution)** ```R # 定义平均值和标准差 mean <- 0 sd <- rnorm(sample_size, mean = mean, sd = sd) ``` 2. **样本均值的分布 (Distribution of Sample Mean)** ```R # 从任意总体（这里假设为正态总体）中抽样 population_mean <- 50 population_sd <- 10 # 样本均值 sample_means <- replicate(1000, mean(rnorm(n = sample_size, mean = population_mean, sd = population_sd))) # 注意：样本均值的分布近似正态分布，即使原始总体不是正态的 ``` 3. **样本比例的分布 (Distribution of Sample Proportion)** ```R # 假设总体比例p p <- 0.75 # 二项分布来模拟样本比例 binom_proportions <- replicate(1000, mean(rbinom(n = sample_size, size = 1, prob = p))) ``` 4. **样本方差的分布 (Distribution of Sample Variance for Normal Population)** ```R # 仅对正态总体有效，因为样本方差不是正态分布的，但对于正态总体，它遵循χ²分布 sample_size <- 50 sample_variance <- replicate(1000, var(rnorm(n = sample_size, mean = mean, sd = sd))) # 注意：样本方差服从自由度为(n-1)的χ²分布，n在这里是样本大小 ```

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