R循环随机正态分布

如何解决R循环随机正态分布

我正在尝试实现以下目标：我想从正态分布生成7个值。然后，我想取这些值，并将它们用作平均值，从正态分布中再生成3个（对于每个初始值）值以替换它们。我想将其循环编写。

让我们使用sd = 1.5和sd = 0.7，以均值0开始。

set.seed(1234)

mu.mat<-rnorm(7,mean=0,sd=1.5)

给我7个不错的值。

然后，我想创建一个生成3个范数的数字num [1:21]。分散使用刚创建的列表的 mean =第一个值的值， sd = 0.7 ，另外三个使用第二个值，依此类推。 形式：

rnorm(3,mean=mu.mat[1],sd=0.7)

仅用于循环中的所有条目。

我尝试过的事情：

mu.mat2<-NULL
for(i in 1:7) {
  mu.mat2[i]<-rnorm(3,mean=mu.mat[i],sd=0.7)
}

导致错误：否。替换项的数量不是替换长度的倍数。。

非常感谢您提供有关如何将其放入循环的帮助。预先感谢！

解决方法

您不需要循环。您可以这样做：

rnorm(21,mean = rep(mu.mat,each = 3),sd = 0.7)
#>  [1] -0.4811184 -1.2327778 -1.8603816 -3.3073277 -2.5190560 -3.2298056
#>  [7] -2.3695570 -2.0228732 -1.1692489  2.0342910  1.0186855  1.0838678
#> [13]  0.5486730 -0.2439510 -0.1831147  2.2026024  0.1925301 -0.2153864
#> [19]  2.8944894  1.9213206  1.3804706

但是代码的问题在于，您试图将三个值（rnorm(3,mean=mu.mat[i],sd=0.7)）写入单个原子索引mu.mat2[i]中。目前尚不清楚您是否期望矩阵结果，但是如果是这样，您的循环将是：

mu.mat2 <- matrix(ncol = 3,nrow = 7)
for(i in 1:7) {
  mu.mat2[i,] <- rnorm(3,mean = mu.mat[i],sd = 0.7)
}

如果您希望将结果作为7 x 3矩阵，则可以执行以下操作：

matrix(rnorm(21,sd = 0.7),ncol = 3,byrow = TRUE)
#>             [,1]       [,2]       [,3]
#> [1,] -0.96624036 -1.4808460 -2.6824842
#> [2,] -2.88942108 -1.7299094 -3.0446737
#> [3,] -2.82034688 -0.9570087 -2.1822797
#> [4,]  0.58997289  1.0384926  1.8111506
#> [5,] -0.07705959 -0.1024418  0.7249310
#> [6,]  0.48851487  1.4729882  0.6496858
#> [7,]  1.47961292  1.5653253  2.0629409

,

像下面一样尝试replicate

> replicate(3,rnorm(length(mu.mat),mu.mat,0.7))
            [,1]        [,3]
[1,] -2.19324092 -1.13895278 -2.1540788
[2,]  0.02102746  0.33894402  0.1077604
[3,]  1.00363528  1.26895511  1.9483744
[4,] -3.85258144 -4.15638335 -4.0041507
[5,] -0.05518348  0.05766686 -0.3700564
[6,]  0.21570611  2.45016846  1.1614128
[7,] -0.81698877 -0.76824819 -1.5786689