在R中，我使用什么命令来生成由数据集中所有列向量的均值组成的数据集？

Question

一些背景知识：首先，我想从[R]中的均匀（0,1）分布生成多组样本（每个样本大小为n）。我知道用于从均匀分布生成的命令对于某些样本大小x是runif（n = x），例如，如果我想要样本大小20，命令将是

  

runif（N = 20）

接下来，我使用了命令

  

复制（100，runif（n = 20））

这会生成一个双矩阵值，然后我可以将其转换为包含100列和20行的数据集。

我是否有可能生成一个由所有列向量的样本均值组成的数据集（从均匀分布中取出的100组样本均值）？

感谢您的帮助。

Answer 1

您可以使用colMeans。

data <- replicate(100, runif(n=20))
means <- colMeans(data)

Answer 2

生成数据：

data <- replicate(100, runif(n=20))

列，行的方式：

col_mean <- apply(data, 2, mean)
row_mean <- apply(data, 1, mean)

列，行的标准偏差

col_sd   <- apply(data, 2, sd)
row_sd   <- apply(data, 1, sd)

Answer 3

如果我理解正确： apply(replicate(100,runif(n=20)),2,mean)

Answer 4

建立Nico的答案，你可以改为拨打runif()，将其格式化为矩阵，然后取出它的colMeans。它证明更快，相当于其他答案。

library(rbenchmark)
#reasonably fast
f1 <- function() colMeans(replicate(100,runif(20)))
#faster yet
f2 <- function() colMeans(matrix(runif(20*100), ncol = 100))

benchmark(f1(), f2(), 
          order = "elapsed", 
          columns = c("test", "elapsed", "relative"),
          replications=10000)

#Test results
  test elapsed relative
2 f2()    0.91 1.000000
1 f1()    5.10 5.604396