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R 关于实现性和随机性的一个问题

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R 关于实现性和随机性的一个问题,r,sample,variance,expectations,R,Sample,Variance,Expectations,我正在为我的数据类和R编程新手做作业。如果轧制了一个普通的六面模具，则X是模具顶部显示的数字。（第一个问题涉及R编程） 从X分布生成5个实现。显示您生成的样本以及样本平均值、样本方差和样本偏差 第一个问题中样本的期望值和方差是多少 我已经为第一次任务编写了代码，我相信我是对的： S_R <- sample (1:6, 5, replace=TRUE) print(S_R) mean(S_R) Var(S_R) S\R所以设置种子：set.seed（12345）哦，我的天，它工作了！

我正在为我的数据类和R编程新手做作业。如果轧制了一个普通的六面模具，则X是模具顶部显示的数字。（第一个问题涉及R编程）

  • 从X分布生成5个实现。显示您生成的样本以及样本平均值、样本方差和样本偏差

  • 第一个问题中样本的期望值和方差是多少

    • 我已经为第一次任务编写了代码，我相信我是对的：

    S_R <- sample (1:6, 5, replace=TRUE)

print(S_R)

mean(S_R)

Var(S_R)

    S\R所以设置种子：
    set.seed（12345）
    哦，我的天，它工作了！你能告诉我这个术语吗？它叫随机数发生器。（在我看来）有必要进行可复制的报告，因为它确保（或至少确保）从该点开始的随机数序列在下次将种子设置为相同值时将是相同的序列。但是，它也可以用于邪恶，例如：p值搜索。但是，如果您需要将摘要统计数据包含在knit/compiled/rendered PDF中，那么为什么需要将它们静态地放入？假设您计算
    samp_mean这里是开始学习伪随机数生成的好地方：