根据R中二项分布的迭代创建直方图

Question

以下是说明： 创建10,000次迭代（N = 10,000） rbinom（50,1,0.5），n = 50，猜测p0 = 0.50（提示：你需要 构造一个for循环）。绘制样本结果的直方图。然后绘制你的 直方图上的pstar。如果pstar不在直方图的极端区域，你会 假设你的猜测是正确的，反之亦然。最后计算出概率 p0＆lt; pstar（这是一个p值）。

我知道如何创建for循环和rbinom函数，但我不确定如何将此信息传输到直方图上绘图，以及绘制自定义点（我的猜测值）。

Answer 1

我没有为你做功课，但这应该让你开始。你不会说pstar应该是什么，所以我假设你对p的最大似然估计（的分布）感兴趣。

您创建了10,000个N=50二项式样本（不需要for循环）：

sample <- lapply(seq(10^5), function(x) rbinom(50, 1, 0.5))

p的ML估计值是

phat <- sapply(sample, function(x) sum(x == 1) / length(x))

检查分发

require(ggplot)
ggplot(data.frame(phat = phat), aes(phat)) + geom_histogram(bins = 30)

并计算p0 < phat。

的概率

修改1 如果坚持，您还可以使用for循环生成样本。

sample <- list();
for (i in 1:10^5) {
    sample[[i]] <- rbinom(50, 1, 0.5);
}