R中的正态分布

Question

我想使用rnorm(n, mean, sd)。我可以理解n是用mean和sd观察的数量。但请简单地告诉我运行rnorm(n,mean,sd)后的结果是什么！

由于

Answer 1

让我们说你运行以下内容：

  

rnorm（5,1​​0,2）

你得到的是从正态分布中随机抽取的五个点的值，其平均值为10，标准差为2.

这是一个随机抽奖，因此每次重新运行此行时，您将获得一组不同的数字。但它们都属于同一正态分布。

（如果您希望每次运行命令时都获得相同的值集，则需要先使用set.seed()）

Answer 2

函数调用导致n个观察值从正态分布中采样，该分布符合平均值和标准差的参数。也就是说，如果您要抽取大量观察值，例如1,000,000，那么您的观察值将接近mean和标准偏差（衡量＆＃34;展开＆＃34;或者您的数据和＃34;与您的sd类似的近似值。 n越大，您的计算结果越接近mean和sd参数。

下面是一个简单的例子

  

obs＆lt; -rnorm（n = 1e6，mean = 0，sd = 1）#a标准正态分布   平均（OBS）   1 0.001220156   SD（OBS）   1 0.9993028

快速直方图将显示采样近似于标准正态分布

  

HIST（OBS）      如果增加n的大小，您还可以看到均值/ sd更接近参数。

> obs<-rnorm(n=1e6, mean=0, sd=1) # a standard normal distribution
> sizes<-10^c(1,2,3,4,5,6) #various sample sizes
> comp<-sapply(sizes, function(x){
+ obs<-rnorm(n=x,mean=0,sd=1)
+ c(mean=mean(obs), sd=sd(obs))})
> comp
          [,1]         [,2]        [,3]         [,4]         [,5]         [,6]
mean 0.5067287 -0.007100886 -0.02529011 -0.005051383 -0.001862262 0.0007186828
sd   1.2146560  1.005648941  0.99851624  0.989914551  1.002872287 1.0006376314