运行rgeom样本并存储每个复制的平均值和SD

尝试运行follow rgeom 500次，并存储每个复制的平均值和sd

rgeom(100, prob = .2)

到目前为止，我已经：

geom_means = rep(NA, 500)
geom_sd = rep(NA, 500)
X_geom500 <- replicate(500, {
  samp <- rgeom(100, prob = .2)
  geom_means = round(mean(samp),2)
})


X_geom500_sd <- replicate(500, {
  samp <- rgeom(100, prob = .2)
  round(sd(samp),2)
})

geom_means=rep（NA，500）
geom_sd=代表（NA，500）
X_geom500您可以从每次复制中获得平均值和sd：

set.seed(123)

n_rep <- 5

samp_geom <- function(n, prob) {
  samp <- rgeom(n, prob)
  return(list(mean = round(mean(samp), 2), sd = round(sd(samp, 2))))
}

replicate(n_rep, samp_geom(100, .2))

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
mean 3.78 3.64 4.09 3.68 3.73
sd   4    4    5    5    4  

set.seed（123）
n_rep谢谢@andrew_reece。问题是我需要每个均值和标准差的存储向量，而不仅仅是它们的列表。我最终需要创建一个平均值的柱状图并计算样本的期望值。我不确定你所说的“存储向量”是什么意思，你能用一些示例预期输出（至少是格式）更新你的帖子吗？对不起。我的意思是应该有一个geom_means的值=每个geom复制的平均值。然后，geom_sd的值=每个geom复制的sd。这样我就可以把每个值列表放在一个表或矩阵中。好吧，我更新了，但不确定这是不是你的意思？它只是将向量从
replicate（）
输出中取出，并将它们存储在单独的变量中……不确定我是否遗漏了什么。
set.seed(123)

n_rep <- 5

samp_geom <- function(n, prob) {
  samp <- rgeom(n, prob)
  return(list(mean = round(mean(samp), 2), sd = round(sd(samp, 2))))
}

replicate(n_rep, samp_geom(100, .2))

     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
mean 3.78 3.64 4.09 3.68 3.73
sd   4    4    5    5    4  

geom_means <- unlist(samps["mean", ])
geom_means
# [1] 3.78 3.64 4.09 3.68 3.73

geom_sd <- unlist(samps["sd", ])
geom_sd
# [1] 4 4 5 5 4