计算正常的随机变量序列的比例

Question

我想检查是否标准正态分布的序列有其价值的95％-2和2

之间要进行检查的，比方说，50个标准正态分布，我使用x=rnorm(50,0,1)然后，为了得到这个比例，我使用了length(x[x<abs(2)])/length(x)。

我想重复这个任务一定的时间（例如25000）看到不同的结果我得到。因此，我使用replicate(2500, rnorm(50,0,1))，但现在我需要一个不同的比例代码。我想到了类似的lapply()与作为第一个参数前面提到的对象replicate()，并作为第二个参数，函数得到的比例，但它不工作。我怎样才能以正确的方式做到这一点？

Answer 1

您可以使用replicate()代码块以及单个语句。怎么样

replicate(2500, {x<-rnorm(50,0,1); length(x[x<abs(2)])/length(x)}) 

虽然我可能会写，随着

replicate(2500, {x<-rnorm(50,0,1); mean(abs(x)<2)}) 

Additioanlly的replicate() + *apply组合应该工作以及

sapply(replicate(2500, rnorm(50,0,1), simplify=FALSE), 
    function(x) mean(abs(x)<2)) 

Answer 2

这可能工作

# You already have done this: 
x <- rnorm(50, 0, 1) 
length(x[abs(x) < 2])/length(x) 
## [1] 0.96 

# Now you can do something like this: 
y <- replicate(25, rnorm(50,0,1)) # Doing it with 25 "replicas" for demonstration purposes 
colSums(ifelse(abs(y) < 2,1,0))/nrow(y) 
## [1] 0.98 0.98 0.94 0.90 0.94 0.98 0.94 
## [8] 0.96 0.96 0.94 0.98 0.96 0.96 0.92 
## [15] 0.94 0.98 0.92 0.98 0.96 0.96 0.94 
## [22] 0.92 0.94 0.96 0.98 

其他方式，由aosmith in his comment建议。

mean(abs(x) < 2) 
## [1] 0.96 
colMeans(abs(y) < 2) 
## [1] 0.98 0.98 0.94 0.90 0.94 0.98 0.94 
## [8] 0.96 0.96 0.94 0.98 0.96 0.96 0.92 
## [15] 0.94 0.98 0.92 0.98 0.96 0.96 0.94 
## [22] 0.92 0.94 0.96 0.98