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在R中实现1000个非i.i.d正态分布变量样本

,可以使用以下代码:

代码语言:txt
复制
# 设置随机种子,保证结果可重复
set.seed(123)

# 生成1000个非i.i.d正态分布变量样本
sample <- rnorm(1000, mean = 0, sd = 1)

# 打印前10个样本值
head(sample, 10)

上述代码使用了R语言中的rnorm()函数来生成正态分布的随机变量样本。其中,参数mean表示正态分布的均值,这里设为0;参数sd表示正态分布的标准差,这里设为1。通过设置随机种子set.seed(),可以保证每次运行代码时生成的样本值是一致的。

这个问题涉及到的名词是非i.i.d正态分布变量样本。非i.i.d表示非独立同分布,即样本之间不满足独立同分布的条件。正态分布是一种常见的概率分布,具有钟形曲线的特点。在统计学和数据分析中,正态分布经常被用来描述连续型随机变量的分布情况。

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以上是对于在R中实现1000个非i.i.d正态分布变量样本的完善且全面的答案。

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