정규 분포는 R

Question

입니다. rnorm(n, mean, sd)을 사용하고 싶습니다. 나는 n이 mean과 sd를 가진 관측의 수라는 것을 이해할 수있다. 그러나 rnorm(n,mean,sd)을 실행 한 후 결과가 무엇인지 간단히 말해주십시오.

감사

Answer 1

의는 다음과 같은 실행한다고 가정 해 봅시다 :

rnorm (5, 10, 2)

는 당신이 얻을 것은 무작위로 정상에서 가져온 5 점의 값입니다 분포가 평균 10이고 표준 편차가 2입니다.

이것은 무작위 추출이므로이 줄을 다시 실행할 때마다 다른 s et. 그들은 모두 동일한 정규 분포에 속합니다.

평균에 대한 귀하의 매개 변수를 맞는 정규 분포에서 샘플링 된 n 개의 관측

Answer 2

함수 호출 결과 (당신은 당신이 처음 set.seed()를 사용할 필요가 명령을 실행할 때마다 동일한 값 세트를 취득하려는 경우) 표준 편차. 즉, 많은 양의 관측치, 즉 1,000,000 개를 샘플링하는 경우 관측치의 평균은 mean과 표준 편차 ("분산"또는 데이터 "변화하는 정도"의 척도)와 근사합니다. 마찬가지로 대략 sd입니다. n이 클수록 계산은 mean 및 sd 매개 변수에 근접해야합니다. 간단한 예

OBS < -rnorm 이하

(N = 1E6, 평균 = 0, SD = 1) # 표준 정규 분포의 평균 (OBS) 1 0.001220156 SD (OBS) 1 0.9993028

빠른 히스토그램은 샘플링은 표준 정규 분포에 근접 중임을 보여줍니다

hist (obs) 또한 n의 크기를 늘리면 평균/sd가 매개 변수에 더 가깝다는 것을 알 수 있습니다.

> obs<-rnorm(n=1e6, mean=0, sd=1) # a standard normal distribution 
> sizes<-10^c(1,2,3,4,5,6) #various sample sizes 
> comp<-sapply(sizes, function(x){ 
+ obs<-rnorm(n=x,mean=0,sd=1) 
+ c(mean=mean(obs), sd=sd(obs))}) 
> comp 
      [,1]   [,2]  [,3]   [,4]   [,5]   [,6] 
mean 0.5067287 -0.007100886 -0.02529011 -0.005051383 -0.001862262 0.0007186828 
sd 1.2146560 1.005648941 0.99851624 0.989914551 1.002872287 1.0006376314