在运行for循环时，遇到一个问题：
d = data.frame(X = rbeta(20000,2,5))
k = numeric(10000)
for (i in 1:10000){
j = sample(d$X,100)
k[i] = mean(j)
}
我有两个问题
- 形状（2，5）在 rbeta 中的工作方式
- 在这里，将均值（j）（其中有100个样本）存储在k中，然后为什么在打印k时向我显示10000个值。希望您能理解我的问题
它如何在其中存储更多索引值？
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问答
tcj222022 回答：它如何在其中存储更多索引值？
1）从rbeta（请参阅?rbeta）的文档中，我认为形状：shape1和shape2分别对应于alpha和{{ 1}}参数的beta分布（有关详细信息和分布图，请参见https://en.wikipedia.org/wiki/Beta_distribution，具体取决于参数的选择）。
2）当你写
beta如果调用k = numeric(10000)
，将看到一个长度为10000的数字矢量。然后在for循环中，为10000个k值分配10000个样本平均值（100个样本中的平均值）。
如果要查看向量k中的特定值，可以使用：
k-
?rbeta可以指导您了解shape1和shape2 - 我猜您期望的是像下面这样的
for-loop：
l <- list()
for (i in 1:10000){
j = sample(d$X,100)
l <- c(l,list(K = mean(j),J = j))
}