有沒有辦法在R中生成具有正態分佈隨機值的數據集而不使用循環?每個條目將代表具有正態分佈的獨立隨機變量。使用R生成具有iid正態隨機變量的矩陣使用R
回答
要創建N
通過M
矩陣的獨立同分布的正態隨機變量類型爲:
matrix(rnorm(N*M,mean=0,sd=1), N, M)
調整平均值和標準值d偏差。
只要提問者明白N是行數而M是列數,那麼他會很好的回答這個問題 – 2012-07-24 23:26:18
@DWin,同意了。雖然在任何情況下提及矩陣時都是常規表示法,對嗎? – Macro 2012-07-24 23:26:59
我不太確定。我知道人們有時會對R的矩陣按照列的主要順序進行填充並調用矩陣來表示驚訝,除非byrow = TRUE。 Ihat讓我覺得各種語言的矩陣慣例可能會有所不同。 – 2012-07-24 23:30:46
設mu
是手段的矢量和sigma
標準開發者
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)
的向量會產生一矩陣的列保持相關樣品
謝謝,這是有效的。 @ cardinal的解決方案要簡單得多。 – 2012-07-24 23:36:58
注意:每個條目是獨立的。所以你不能避免使用for循環,因爲你必須爲每個獨立變量調用一次rnorm。如果你只是調用rnorm(n * m)這是來自同一隨機變量的n * m個採樣!
這是錯誤的,而且令人困惑的是,''norm *(n * m)* *會產生'n * m' **獨立的**隨機採樣,完全按照OP的要求。 – 2013-04-11 19:38:26
可以使用:
replicate(NumbOfColumns,rnorm(NumbOfLines))
可以與其它分佈函數替換rnorm
,例如runif
,以產生具有其它分佈矩陣。
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對於具有iid $ \ mathcal N(0,1)$條目的$ n \ times p $矩陣,使用'matrix(rnorm(n * p),n)'。 – cardinal 2012-07-24 22:48:33