R：ノーマル絶対値から無作為にサンプリングする

Question

私は以下の質問に興味があります：N（0,1）からそれぞれ100個のランダムサンプルを生成します。各サンプルにおいて、絶対平均を見つける。 （1/100）* sum（abs（x））を計算します。ここで私はそれについて行く方法です：

set.seed(124) 

N <- 100 

samples <- rnorm(n=N, mean=0, sd=1) 

A <- function(x,N){ 
    (1/N)*sum(abs(x)) 
} 

result <- sapply(samples, A, N) 

print(result) 
print(mean(result)) 
print(var(result)) 

しかし、これは、単一のサイズ100ランダムサンプルを取っているようだ。コードを修正するにはどうすればよいですか？そして平均と分散のプロットをresultとして生成するには、どうすればよいでしょうか？Nは変わりますか？ forループを使用する必要がありますか、これをRで行うより良い方法がありますか？

ありがとうございました！

Answer 1

はこれを試してみてください：

runs <- 100; 
rfun <- rnorm; 
size <- 100; 
m <- double(0) 
for (i in 1:runs) m[i] = mean(rfun(size)); 

あなたは今、サイズ100の100個のサンプルそれぞれから100件の手段を持っています。私はそれを書いたので、もしあなたが望むのであれば、普通の配布物以外で遊ぶことができます。

Answer 2

これはより機能的です。それはあなたが望むものに近いですか？ ?sapplyから

sample_hundo <- function() { rnorm(n=100, mean=0, sd=1) } 
funny_normalize <- function(sample.vec) { sum(abs(sample.vec))/length(sample.vec) } 

replicate(10, funny_normalize(sample_hundo())) 

：

は、「複製」（通常 乱数生成を伴うだろう）式の 繰り返し評価のための「sapply」の一般的な使用のためのラッパーです。

Answer 3

マトリックスの使用はどうですか？各列はランを表し、各列はN（0,1）からの100個の値を含みます。ループを回避するようにしてください。

runs <- 200; size <- 100 
sample_mat <- matrix(rnorm(runs*size, mean = 0, sd = 1), ncol = runs) 
colMeans(abs(sample_mat))