如何在 R 中计算采样分布_在r中计算采样分布-优快云博客

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本文介绍了在R语言中计算采样分布的步骤，包括使用函数进行随机抽样和重复抽样，以及如何绘制样本均值的采样分布图。通过这些方法，可以理解参数估计的不确定性并进行统计推断。

如何在 R 中计算采样分布

采样分布是统计学中重要的概念之一，它可以帮助我们理解参数估计的不确定性以及进行假设检验。在 R 语言中，我们可以使用不同的函数和技巧来计算采样分布。本文将介绍如何在 R 中进行采样分布的计算，并提供相应的源代码示例。

随机抽样

在计算采样分布之前，我们通常需要从总体中进行随机抽样。R 语言提供了多种函数来生成随机样本，常用的函数有sample()和runif()。

# 从向量中进行随机抽样
data <- c(1, 2, 3, 4, 5)
sample_data <- sample(data, size = 3, replace = FALSE)
print(sample_data)

# 生成服从均匀分布的随机样本
uniform_data <- runif(n = 100, min = 0, max = 1)
print(uniform_data)

在上面的代码中，sample()函数从向量data中随机抽取了3个样本，replace = FALSE表示不允许重复抽样。runif()函数生成了100个服从0到1之间均匀分布的随机样本。

重复抽样

重复抽样是计算采样分布的关键步骤之一。通过多次从总体中抽取样本并计算统计量，我们可以得到样本统计量的分布。