如何从给定分布中模拟大小为n的m个随机样本，并使用R？

我知道如何从标准的统计分布（比如指数分布）生成一个大小为n的随机样本。但是，如果我想生成m个大小为n的随机样本（即，m个维数为n的向量），我该怎么做？

要通过

m

矩阵创建

n

，其中包含

m

大小为

n

的样本，您可以使用：

x <- replicate(m, rnorm(n, ...))

这会将

x

的

i

第th列放入

v

，它对应于

i

第th个样本。不过，只使用简单的for循环可能更容易/更快：

for(i in 1:m){
  name <- paste("V", i, sep = "")
  assign(name, rnorm(n, ...))
}

for（1:m中的i）{
名称
replicate（5，rnorm（3））
1。那么您希望它位于矩阵或数据帧（或者列表）中吗2.你有非常大的样本吗？/你很在乎它有多快吗？这个答案很好，只是它似乎鼓励创建顺序命名的向量。最好将它们保存在它们进入的矩阵或列表中（如果可以在事后做一些事情，使它们具有不同的长度）而不是
将它们分配给更难使用的顺序命名变量。重申@Gregor的观点。不需要混乱名称空间；另一种方法是执行
as.data.frame（replicate（m，rnorm（n））
将其存储为数据集（或者更好的是，
库（data.table）；setDF（replicate（m，rnorm（n））
）@MichaelChirico，但在大多数情况下，它可能最好作为一个
矩阵
，只是一个
复制
输出。嗯……老实说，我只是做
rnorm（m*n）
，在这种情况下添加维度。
for(i in 1:m){
  name <- paste("V", i, sep = "")
  assign(name, rnorm(n, ...))
}