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R 如何基于其他数据集的变量分布匹配数据集？

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R 如何基于其他数据集的变量分布匹配数据集？,r,distribution,R,Distribution,假设我有两个变量相似但分布不同的数据集。在下面的示例中，数据集a的变量var1的平均值为10，标准差为4。数据集b也有变量var1，但平均值为8，标准差为4 a <- data.frame(id=1:500,var1=rnorm(500,10,4),type="a") b <- data.frame(id=1:300,var1=rnorm(300,8,4),type="b") rbind(a,b) %>% ggplot(aes(x

假设我有两个变量相似但分布不同的数据集。在下面的示例中，数据集
a
的变量
var1
的平均值为10，标准差为4。数据集
b
也有变量
var1
，但平均值为8，标准差为4

a <- data.frame(id=1:500,var1=rnorm(500,10,4),type="a")

b <- data.frame(id=1:300,var1=rnorm(300,8,4),type="b")

rbind(a,b) %>%
  ggplot(aes(x=type,y=var1)) +
  geom_boxplot()

a要对其进行过滤还是重新采样
nrow（b）
？当a和b为正态分布时，它是否特别适用？仅适用于过滤器。当a和b为正态分布时，则不明确。