r语言如何服从正态分布的随机样本
时间: 2024-06-14 16:05:06 浏览: 132
生成服从正态分布的随机样本可以使用R语言中的rnorm函数。该函数的语法如下:
```R
rnorm(n, mean, sd)
```
其中,n表示生成的随机样本的个数,mean表示正态分布的均值,sd表示正态分布的标准差。
以下是一个示例代码,演示如何生成服从正态分布的随机样本并绘制直方图:
```R
# 设置随机数种子
set.seed(567)
# 生成服从正态分布的随机样本
x <- rnorm(1000000, 0, 1)
# 绘制直方图
hist(x)
```
运行以上代码,将生成1000000个服从均值为0,标准差为1的正态分布的随机样本,并绘制出直方图。
相关问题
r语言从正态分布中产生简单随机样本
在R语言中,可以通过使用rnorm()函数从正态分布中产生简单随机样本。rnorm()函数的语法为:
rnorm(n, mean, sd)
其中n代表需要生成的随机样本数量,mean代表正态分布的均值,sd代表正态分布的标准差。
举个例子,如果我们想要生成一个均值为5,标准差为2的正态分布随机样本,可以使用以下代码:
samples <- rnorm(100, 5, 2)
这将生成一个包含100个来自均值为5,标准差为2的正态分布的随机样本的向量。
我们也可以通过可视化来观察这些随机样本的分布情况。通过使用ggplot2包中的qplot函数,可以绘制出正态分布随机样本的直方图:
library(ggplot2)
qplot(samples, geom="histogram", bins=30, fill=I("blue"), col=I("black"))
这将生成一个直方图,可以帮助我们更直观地了解生成的正态分布随机样本的分布情况。
总的来说,在R语言中,通过rnorm()函数可以方便地从正态分布中产生简单随机样本,同时通过可视化工具可以更好地理解这些随机样本的分布情况。
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:
```R
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。
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