Почему rnorm () в R не дает точного вектора элементов с заданным средним и стандартным отклонением? [Дубликат]
В Java все находится в форме класса.
Если вы хотите использовать любой объект, тогда у вас есть две фазы:
- Объявить
- Инициализация
Пример:
- Объявление:
Object a; - Инициализация:
a=new Object();
То же самое для концепции массива
- Объявление:
Item i[]=new Item[5]; - Инициализация:
i[0]=new Item();
Если вы не дают секцию инициализации, тогда возникает NullpointerException.
3 ответа
rnorm(100) дает случайную выборку из 100 значений из среднего значения распределения = 0 и sd = 1. Поскольку это случайное значение, фактическое значение mean(rnorm(100)) зависит от того, какие конкретные значения вы вернетесь. Нет никакой гарантии, что среднее будет 0, но статистически оно должно сходиться к 0, поскольку вы используете более крупные размеры выборки. Например, попробуйте mean(rnorm(10000)); вероятно, будет ближе к 0, чем раньше.
Edit: Если вы хотите заставить образец иметь среднее и стандартное отклонение, проверьте этот вопрос: « Генерировать случайные числа с фиксированным средним значением и sd ".
-
1– Erdogan CEVHER 5 January 2015 в 22:27
rnorm создает случайные отклонения.
set.seed(4)
x <- rnorm(5, mean=0, sd=1)
x
# [1] 0.2167549 -0.5424926 0.8911446 0.5959806 1.6356180
mean(c(0.2167549, -0.5424926, 0.8911446, 0.5959806, 1.6356180))
# [1] 0.5594011
-
1
-
2