正規分布の標本から複数の信頼区間を生成するR

Question

私は統計学の学生であり、割り当ての一部としてランダムに生成された正規分布の標本に対して複数の信頼区間を生成しようとするR初心者（年の過小評価）です。

Iは、（二重マトリックス中）N（50、6^2）分布から25個のサイズのサンプルをN = 20を生成する機能を

data <- replicate(25, rnorm(20, 50, 6)) 

を用います。

私の質問は、この配布のサンプルごとに95％の信頼区間を見つける方法です。私はcolMeans（data）とsd（data）を使って各サンプルのサンプル平均値とサンプル標準偏差を見つけることができますが、私はすべてのカラムの信頼区間を生成できる関数を考えようとしていますダブル・マトリックス（データ）内にある。今のところ

、私の（非常に粗）の溶液は、左右の境界の2つのベクトルを生成する機能

left <- function (x,y){x-(qnorm(0.975)*y/sqrt(20))} 
right <- function (x,y){x+(qnorm(0.975)*y/sqrt(20))} 

left(colMeans(data), sd(data) 
right(colMeans(data), sd(data) 

を作成から成ります。私がこれを行うより良い方法があれば教えてください。

Answer 1

t.test()機能を使用できるとします。与えられた数のベクトルの平均と95％の信頼区間を返します。あなたのデータを作成した後

# Create your data 
data <- replicate(25, rnorm(20, 50, 6)) 
data <- as.data.frame(data) 

は、あなたがlapply()機能を使用して、すべての列にt.test()機能を適用することができます。

# Apply the t.test function and save the results 
results <- lapply(data, t.test) 

信頼区間または返された平均値のみを表示する場合は、ドル記号演算子を使用して呼び出すことができます。たとえば、元のデータフレームの列1のために、あなたは次のように入力できます。

# Check 95% CI for sample one 
results[[1]]$conf.int[1:2] 

あなたは結果のデータフレームに、これらのデータを保存するのがより説得力のある方法を考え出すことができます。 str()コマンドを使用すると、オブジェクトから取り除くことができる情報の個々のビットをいつでも確認できます。例：

# Example 
example <- t.test(data[,1]) 
str(example) 

これは役立ちます。詳細については、このリンクを試してください：Using R to find Confidence Intervals