Question

我想使用MASS :: mvrnorm（或视情况而定，是rnorm）生成操纵样本大小和方差的多元随机数据。这非常简单，但是，诀窍在于，我打算用此生成的数据模拟一个统计数据，该统计数据将比较两个不同样本大小（不同长度）。本质上，这创建了一个3X3设计，其中我具有三个级别的2个不同样本大小（例如[450,150]，[300,300]，[150,450]）与三个级别的方差（例如[1,1]，[1,3] ，[1,10]）。

    n <- c(450,150,300,300,150,450) # sample sizes

    sig <- matrix(c(1,1,1,3,1,10), nrow=2, byrow=F) # variance

    mu <- (5, 5, 5) # mean is constant across all conditions 

    mvrnorm(n, mu, sig)

我确定我必须遍历样本大小的向量，就像我在每个条件下仅生成一个个样本大小一样。但是，由于我为每种条件生成两个样本大小，因此我不确定如何执行此操作。

Answer 1

如果我对您的理解正确，则需要六个样本：N（5，1）抽取450张，N（5，1）抽取150张，N（5，1）抽取300张，N（5）抽取300张，3），从N（5，1）中抽出150个，从N（5，10）中抽出450个。你可以通过

samples <- mapply(rnorm, n = c(450,150,300,300,150,450), sd = c(1,1,1,3,1,10))

显然，由于尺寸的原因，我将省略输出，但是您可以看到我的意思：

str(samples)
List of 6
 $ : num [1:450] 0.785 -0.21 0.192 -0.265 -0.501 ...
 $ : num [1:150] 1.224 -0.315 -0.131 -0.923 0.407 ...
 $ : num [1:300] -0.413 -1.081 0.469 1.332 0.244 ...
 $ : num [1:300] -0.748 -0.628 0.753 1.4 3.883 ...
 $ : num [1:150] 0.376 -1.193 1.133 1.839 1.528 ...
 $ : num [1:450] 2.19 -3.17 2.45 0.75 -8.4 ...

然后，您要在samples[[1]]和samples[[2]]之间，然后在samples[[3]]和samples[[4]]之间，最后在samples[[5]]和{{ 1}}。我不知道您打算运行什么测试，但是如果您具有测试功能，那就应该很简单：只需输入适当的列表元素即可。

更新

根据评论，您需要获取所需的所有样品组合

samples[[6]]

生成样本大小不相等的多元正态数据

1 个答案:

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