Question

我在R. 800个样本中有一组数据，在10到20之间随机生成12个观察值。从这里我有两个选项，如果随机生成的数字小于15，那么选择是选项1及以上15，它的选项B.现在我想从其均值和sd生成一组数据，作为选项A为真的正态分布。

Run1 <- replicate(800, rnorm(12, mean=16, sd=3.1))

我不知道如何链接我的另一段代码，说明选项A是否为TRUE，从而为Run1生成一个值？

编辑：对于上面的参数，我基本上目前有一个包含TRUE和FALSE的矩阵（选项A - 均值= 16，sd = 3.1和选项B - 均值= 18，sd = 3.3）其中A对于低于15的值为TRUE，对于高于15的值为FALSE。因此得到这样的矩阵（只是一小部分全矩阵样本）

  [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]  [,6]  [,7]

[1，] TRUE TRUE FUE FUE FALSE FALSE BLUE [2，] TRUE TRUE FALSE FALSE TRUE TRUE

所以我现在想要的是两个矩阵（一个用于A，一个用于B），它提供一个平均值，其中A是从上面详述的选项A值的正态分布的A为真（矩阵A）和B的平均值其中FALSE（矩阵B）来自上面详述的选项B值的正态分布，理想情况下具有N / A或类似值，其中不应在相应的矩阵中生成值。

然后最后我还要将这两个矩阵组合起来形成第三个最终矩阵。可能看起来很麻烦，但却是必要的。

由于

Answer 1

一种方法是构造一个正确大小的矩阵，然后使用行索引将值填充到适当的行中......

set.seed(101)
runifvals <- runif(800,10,20)
result <- matrix(nrow=800,ncol=12)
lowvals <- runifvals<=15
## sum(lowvals) is the number of rows of data we have to generate for case A ...
result[lowvals,]  <- rnorm(sum(lowvals)*12, 16,3.1)
result[!lowvals,] <- rnorm(sum(!lowvals)*12,18,3.3)

这假设可以将结果作为800x12矩阵（但这可能是最方便的格式）。

编辑如果你真的想要两个带嵌入式NA的单独矩阵（这看起来很奇怪/浪费，但不管...... ）：

matA <- matB <- matrix(NA,nrow=800,ncol=12)
matA[lowvals,]  <- rnorm(sum(lowvals)*12, 16,3.1)
matB[!lowvals,] <- rnorm(sum(!lowvals)*12,18,3.3)

链接如果R中的真实陈述

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