在R中绘制直方图

（1）创建100泊松分布R.V.与波长= 4

（2）计算样本的平均值，在产生（1）。

（3）重复（1）和（2）10.000次。

（4）创建一个包含10.000平均值的向量。（5）在直方图中绘制矢量图。

以下解决方案（？）是否正确？

> as.numeric(x) 
> for(i in 1:10000){ 
> p <- rpois(100, lambda = 4) 
> m <- mean(p) 
> append(x, m) 
>} 
> hist(x, breaks = 20)

来源

2017-05-23 Xarrus

您需要再次赋值x。

x1 <- x <- NULL 

for(i in 1:10000){ 
    p <- rpois(100, lambda = 4) 
    m <- mean(p) 
    x[length(x) + 1] <- m 
    x1 <- append(x1, m) 
## X or x1 vector will suffice for histogram 
} 
hist(x1, breaks = 20)

来源

2017-05-23 23:16:09 sairaamv

什么 X < - 矢量为（I在1：10000）（模式= “数字”，长度= 0） { P < - rpois（100，λ-= 4） m < - mean（p） append（x，m） } hist（x，breaks = 20）这不起作用。为什么？ – Xarrus

为什么我们需要 x [长度（x）+ 1] < - m ？ – Xarrus

有点有趣。你可以用更清晰的方式快速做出你所要求的。例如：

L <- 10000 
emptyvector <- rep(NA, L) 
for(i in 1:L){ 
    emptyvector[i] <- mean(rpois(100, lambda = 4)) 
} 
hist(emptyvector)

我会采取这将创建成果的矩阵，然后运行colMeans，迅速得到我的向量复制（）函数的优势。

meanvector <- colMeans(replicate(10000, rpois(100, lambda = 4))) 
hist(meanvector, main = "Mean values from 10,000 runs of \nPoisson n = 100")

来源

2017-05-23 23:16:20

hist(replicate(10000, mean(rpois(100, lambda = 4))))

来源

2017-05-23 23:21:22

在R中绘制直方图

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