Esiste un modo per generare un set di dati con valori casuali distribuiti normalmente in R senza utilizzare un ciclo? Ogni voce rappresenterebbe una variabile casuale indipendente con una distribuzione normale.Genera matrice con variabili casuali normali iid utilizzando R
Per creare un N da M matrice di IID casuale normale variabili tipo:
matrix(rnorm(N*M,mean=0,sd=1), N, M)
modificare la media e standar d deviazione come desiderato.
Fintantoché l'interrogante capisce che N è il numero di righe e M il numero di colonne, allora sarà ben servito da questa risposta –
@DWin, d'accordo. Questa è la notazione convenzionale quando ci si riferisce alle matrici in qualsiasi contesto, giusto? – Macro
Non sono proprio sicuro. So che a volte le persone esprimono sorpresa per il fatto che le matrici di R sono riempite in ordine di colonna principale con chiamate a 'matrix' a meno che byrow = TRUE. Ciò mi ha fatto pensare che ci potrebbero essere variazioni nelle convenzioni di matrice tra varie lingue. –
let mu essere un vettore di mezzi e sigma un vettore di sviluppatori normali
mu<-1:10
sigma<-10:1
sample.size<-100
norm.mat<-mapply(function(x,y){rnorm(x,y,n=sample.size)},x=mu,y=sigma)
produrrebbe una matrice con colonne che tiene i relativi campioni
Grazie, funziona. la soluzione di @ cardinal è molto più semplice. –
Avviso: ogni voce è indipendente. Quindi non puoi evitare di usare per cicli, perché devi chiamare rnorm una volta per ogni variabile indipendente. Se chiami solo rnorm (n * m) sono i campioni n * m della stessa variabile casuale!
questo è sbagliato, e confuso ... 'rnorm (n * m)' * fa * genera 'n * m' ** campioni ** indipendenti ** casuali, esattamente come l'OP richiesto. –
È possibile utilizzare:
replicate(NumbOfColumns,rnorm(NumbOfLines))
È possibile sostituire rnorm altre funzioni di distribuzione, ad esempio runif, per generare matrici con altre distribuzioni.
'matrice (rnorm (n * p), n)' per una matrice $ n \ times p $ con voci $ \ mathcal N (0,1) $ iid. – cardinal