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从正态分布生成样本

[英]Generating samples from normal distribution

我试图从具有不同参数(列表中的参数)的正态分布中生成许多样本。

如何使用应征家庭?

例如,我需要2个样本,一个:(n = 10,均值= 2,sd = 3),第二个:(n = 100,均值= 0,sd = 1)。

我的代码无法正常工作。

lista <- list (c(10,2,3), c(100,0,1))
lapply(lista, rnorm, n=lista[[1]][1], mean=lista[[1]][2], sd=lista[[1]][3])

请帮我 :(

我们可以使用lapply(lista, function (u) rnorm(u[1], u[2], u[3]))

如果不确定如何编写lapply ,请始终从编写for循环开始。 lapply(lst, FUN)名义上是这种循环:

z <- vector("list", length(lst))  ## set up a list to hold result
for (i in 1:length(lst)) z[[i]] <- FUN(lst[[i]])

现在应该很清楚,您想做类似的事情

FUN <- function (u) rnorm(u[1], u[2], u[3])

一个简单的方法(不过,您需要提供的参数与指定的参数不同)可以为具有多个形式参数(函数参数的技术名称)的函数提供一组多个参数...使用mapply

    mapply( "rnorm", n=c(10,100), mean=c(2, 0), sd=c(3, 1) )
#---------------
[[1]]
 [1]  4.3607168  6.9571785 -1.3394296  5.6785350  5.5530760  2.8021287
 [7]  0.7520097 -1.8059174  0.7592422 -2.4748872

[[2]]
  [1]  0.73566122 -0.12638612 -1.69012397 -0.64417325 -1.46758707  2.30065443
  [7]  1.02633544 -0.85775445  0.60799860  0.66255636  1.51928059 -0.45794478
 [13]  0.23916533 -0.07795645 -1.74320373 -0.15713704  0.19290933 -0.54371716
 [19]  0.88232361  0.42578818 -2.17252910 -0.47681404 -2.21699666 -0.41122127
 [25] -0.52013209 -0.22340666 -0.99130015  0.28053249 -1.14614837  0.04970670
 [31] -0.27859492 -0.19529840  0.50583178 -0.05145851 -1.79215121  1.48922763
 [37]  0.02386245  0.50019189  0.26482624  0.76494152 -0.70582773 -1.08522850
 [43]  0.43165158  0.80456328  0.69404073 -1.95058568  0.07807099 -0.63939627
 [49] -1.00749973 -0.62529108  1.08207005 -0.31246003 -1.32730239  0.46625767
 [55] -1.06066745 -1.13907755 -0.82059182 -1.78419846  1.13977925 -0.49013621
 [61]  1.26796770  0.69951620  1.75505898 -0.67942428 -0.01623632  0.52663426
 [67] -0.69413417  1.24352286 -0.09821045 -0.67086520  0.26824327 -0.86635550
 [73]  1.05889426 -0.04102500 -0.71692607  0.44144261  1.25202568  0.72016307
 [79]  0.11129964 -0.68862516  0.92195848  0.58216233  0.19426555  1.52458368
 [85] -1.09695267  0.53255626 -0.78301748 -1.30116467  0.48771402  2.28789526
 [91]  1.19800895  1.63866625 -0.15420632 -0.94995368 -1.44311847 -1.15723513
 [97]  1.10090265 -1.50021705  0.05841531 -0.23415692

所有参数都一个接一个地处理,并按照上面说明的名称或R语法允许的顺序进行匹配。 因此,这将产生相同的结果:

 mapply( "rnorm", mean=c(2, 0), n=c(10,100), sd=c(3, 1) )

...但是如果作为未命名参数给出,结果将不同:

> mapply( "rnorm", c(2, 0), c(10,100), c(3, 1) )
[[1]]
[1]  8.125727 13.609617

[[2]]
numeric(0)

do.call函数可用于在函数的各个参数之间分配一组值。 在您的特定用例应用程序中,传递给匿名函数的值必须使用as.list “扩展”到一个三元素列表,该列表采用一个向量并构成一个多元素列表,而不是一个元素包含一个向量的列表:

lapply(lista, function(x) { do.call(rnorm, as.list(x))} )

这回避了对“ x”值中的所有项目建立索引的需求,当接收函数具有程序员可以接受的默认值时(假设值已正确命名),这也将允许省略参数。 因此,如果您想改变nsd ,但对平均值为零感到满意,则可以这样进行:

listb <- list( c(n=10, sd=20), c(n=30, sd=2) )
lapply(listb, function(x) { do.call(rnorm, as.list(x))} )
#----------    
[[1]]
 [1] -23.609828 -16.151191 -23.111033  38.212068  16.455139   7.113906
 [7] -12.397147  38.290878  11.867452 -18.303218

[[2]]
 [1] -2.0679516 -3.7638834  0.6688440  0.6043388  1.6982034  1.4076235
 [7]  0.9136540 -2.6509870  0.6559625  0.5520027 -0.3406304 -0.5041241
[13]  0.7310216 -5.0910101 -1.5765682  0.2922939 -1.3974115 -1.4306923
[19]  2.6777315 -1.0645444 -1.4861976  1.7122648 -1.8358448  3.9746211
[25] -0.3890340 -0.6465296 -0.3135723 -2.6392838  2.2450179  0.5247390

暂无
暂无

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