以指定的样本大小和概率生成R中的随机样本数据

我想用R来写一个模型，它将回答一个关于概率的一般性问题。下面是一般性问题，然后是关于如何使用R代码回答的具体问题。如果你知道一般问题的答案（与R代码分开），并且可以用简单的英语解释基本的统计原理，我也对这个问题感兴趣

问题：如果我拆分一组n个对象，首先通过4路拆分器，然后通过7路拆分器（总共产生28个不同的组），并且每个拆分器产生随机分布（即对象被大致等分），拆分顺序是否会影响最后28组的方差。如果我分成4个，然后分成7个，这和分成7个，然后分成4个不同吗？如果一个拆分器的方差大于另一个拆分器，答案是否会改变

具体的R问题：我如何编写一个模型来回答这个问题？到目前为止，我已经尝试使用

sample

和

rnorm

生成样本数据。模拟4路拆分器的外观如下所示：

> table(sample(1:4, size=100000, replace=TRUE))

    1     2     3     4 
25222 24790 25047 24941

Split4way <- as.vector(table(sample(1:4, size=100000, replace=TRUE)))
as.vector(table(sample(1:7, size=Split4Way, replace=TRUE)))

sample（1:4，大小=100000，替换=TRUE）

这基本上就像滚动一个4面模具100000次，并记录每个数量的实例数。我可以使用

table

函数对实例求和，这会给我如下输出：

> table(sample(1:4, size=100000, replace=TRUE))

    1     2     3     4 
25222 24790 25047 24941

Split4way <- as.vector(table(sample(1:4, size=100000, replace=TRUE)))
as.vector(table(sample(1:7, size=Split4Way, replace=TRUE)))

现在，我想获取这些输出中的每一个，并将它们用作7路分割的输入。 我尝试将4路分割保存为变量，然后将该向量插入

size=

变量，如下所示：

> table(sample(1:4, size=100000, replace=TRUE))

    1     2     3     4 
25222 24790 25047 24941

Split4way <- as.vector(table(sample(1:4, size=100000, replace=TRUE)))
as.vector(table(sample(1:7, size=Split4Way, replace=TRUE)))

那么，我如何生成一个表或列表来显示4路分割的所有输出，然后是7路分割，总共28个分割

及

---

是否有一个功能允许我自定义每个拆分设备的标准偏差？例如，我是否可以规定4路拆分器的输出具有x%的标准偏差，7路拆分器的输出具有x%的标准偏差？

我们可以通过编写一个函数来说明您的设置，该函数将模拟传递到拆分器中的

n

对象

假设对象首先到达4拆分器。让我们随机给它分配一个从1到4的数字，以确定它的拆分方式。接下来是七分路器；我们还可以随机给它分配一个从1到7的数字，以确定它最终将进入哪个箱子

设置如下所示：

> table(sample(1:4, size=100000, replace=TRUE))

    1     2     3     4 
25222 24790 25047 24941

Split4way <- as.vector(table(sample(1:4, size=100000, replace=TRUE)))
as.vector(table(sample(1:7, size=Split4Way, replace=TRUE)))

最终垃圾箱
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七分离器七分离器七分离器七分离器七分离器
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\___________________|____________________|___________________/
|
四分路器
|
输入

我们可以看到，任何一对唯一的数字都会导致该对象最终位于不同的箱子中

对于第二个设置，我们颠倒顺序，使七个拆分器排在第一位，但除此之外，每个对象仍然基于一对唯一的数字获得一个唯一的箱子：

1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
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\__|__|__/  \__|__|__/  \__|__|__/  \__|__|__/  \__|__|__/  \__|__|__/  \__|__|__/  
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4 splitter  4 splitter  4 splitter  4 splitter  4 splitter  4 splitter  4 splitter 
     |           |           |           |           |           |           |
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      \__________|___________|___________|___________|___________|__________/
                                         |
                                     7 splitter
                                         |
                                       input

请注意，我们可以先随机抽取1:4，然后随机抽取1:7，反之亦然，但在任何一种情况下，唯一对都将确定唯一的箱子。对象最终进入的实际箱子将根据应用这两个数字的顺序而变化，但这不会改变每个箱子将获得传入对象的1/28的事实，并且差异将保持不变

这意味着要模拟和比较这两种设置，我们只需要对传入的每个对象从1:4和1:7进行采样，然后以不同的顺序应用这两个数字来计算最终的箱子：

---

simulate我们可以通过编写一个函数来说明您的设置，该函数将模拟传递到拆分器中的
n
对象

假设对象首先到达4拆分器。让我们随机给它分配一个从1到4的数字，以确定它的拆分方式。接下来是七分路器；我们还可以随机给它分配一个从1到7的数字，以确定它最终将进入哪个箱子

设置如下所示：

> table(sample(1:4, size=100000, replace=TRUE))

    1     2     3     4 
25222 24790 25047 24941

Split4way <- as.vector(table(sample(1:4, size=100000, replace=TRUE)))
as.vector(table(sample(1:7, size=Split4Way, replace=TRUE)))

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四分路器
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输入

我们可以看到，任何一对唯一的数字都会导致该对象最终位于不同的箱子中

对于第二个设置，我们颠倒顺序，使七个拆分器排在第一位，但是