10000 个数据点的 x>=5 的均值和标准差二项式 (10, 1/4)

Question

我有一个 10,000 点的数据范围：

data = rbinom(10000, size=10, prob=1/4)

我需要找到数据值的均值和标准差 >=5。

大约有 766 个值：

sum(data >=5)

sum（或我能想到的任何其他方法）产生 TRUE/FALSE 并且不能在 mean 或 sd 计算中使用。如何划分实际值？！

Answer 1

也许试试这个：

library(dplyr)
data %>%
  as.data.frame() %>%
  filter(. >= 5) %>%
  summarise(mean = mean(.),
            sd = sd(.))

输出：

      mean        sd
1 5.297092 0.5815554

data = rbinom(10000, size=10, prob=1/4)

Answer 2

TRUE 和 FALSE 值可用于 mean()、sum()、sd() 等...因为它们的数值为 0和 1，分别。

set.seed(456)
data = rbinom(10000, size=10, prob=1/4)
mean(data >= 5)
#> [1] 0.0779
sum(data >= 5)
#> [1] 779
sd(data >= 5)
#> [1] 0.2680276

^{由 reprex package (v2.0.1)}

创建于 2022-05-14

Answer 3

如果您想获取 data 的所有大于或等于 5 的值，而不仅仅是一个逻辑向量告诉您 if 的值data大于等于5，需要做data[data >= 5].

所以我们可以这样做：

data = rbinom(10000, size=10, prob=1/4)

mean(data[data >= 5])
#> [1] 5.298153

sd(data[data >= 5])
#> [1] 0.5567141

Mean and Standard Deviation of x>=5 of 10000 data points binomial(10, 1/4)