运行一个 rgeom 样本并存储每个复制的平均值和 SD

Question

尝试运行跟随 rgeom 500 次并存储每次复制的平均值和标准偏差。

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, {
  samp <- rgeom(100, prob = .2)
  round(sd(samp),2)
})

如果我单独运行代码，我可以获得 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，但我认为它工作不正常。

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

Answer 1

您可以从每个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

运行一个 rgeom 样本并存储每个复制的平均值和 SD

Running a rgeom sample and storing the mean and SD of each replication

random

r

sample

运行 一个 rgeom 样本并存储每个复制的平均值和 SD

Running a rgeom sample and storing the mean and SD of each replication

random

r

sample

运行一个 rgeom 样本并存储每个复制的平均值和 SD