运行rgeom样本并存储每个复制的平均值和SD

问题描述

尝试运行以下rgeom 500次，并存储每次复制的均值和标准差。

rgeom(100,prob = .2)

到目前为止，我有：

geom_means = rep(NA,500)
geom_sd = rep(NA,500)
X_geom500 <- replicate(500,{
  samp <- rgeom(100,prob = .2)
  geom_means = round(mean(samp),2)
})


X_geom500_sd <- replicate(500,prob = .2)
  round(sd(samp),2)
})

如果我分别运行代码，我可以得到500个均值和500个sd的向量，但我认为它们不匹配。我尝试创建一个for循环来存储每次迭代的均值和SD，但我认为这样做不正确。

for i in range(1:500):
  sample[i] <- rgeom(100,prob = .2)
  geom_means[i] <-  mean(sample[i])
  geom_sd[i] <- sd(sample[i])

解决方法

您可以从每次复制中获得均值和标准差：

set.seed(123)

n_rep <- 5

samp_geom <- function(n,prob) {
  samp <- rgeom(n,prob)
  return(list(mean = round(mean(samp),2),sd = round(sd(samp,2))))
}

replicate(n_rep,samp_geom(100,.2))

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
mean 3.78 3.64 4.09 3.68 3.73
sd   4    4    5    5    4

将结果值存储在单独的向量中，如下所示：

geom_means <- unlist(samps["mean",])
geom_means
# [1] 3.78 3.64 4.09 3.68 3.73

geom_sd <- unlist(samps["sd",])
geom_sd
# [1] 4 4 5 5 4

r r random sample