R中的仿真并找到最小值

Question

每个人都在这里。这是问题：

（a）对于n = 1的样本大小，从exp（1）分布生成N = 1000数据集。（b）对于每个数据集，找到最小值（对于大小为1的样本，它将本身就是该值）。 （c）保存这些最小值以进行绘图。

我对理解第a部分有疑问。这是否意味着每次只能从exp（1）生成一个样本大小（观测值），然后重复此过程1000次以获得1000个数据集，或者仅从exp（1）直接生成1000个观测值？这是我这部分的代码：

set.seed(1000)

N <- 1000

mins <- rep(0,N)

for (i in 1:N){
  mins[i] <- min(rexp(1))

}

plot(x=1:N, y=mins)

Answer 1

完成上述操作的一种更简单的方法是使用base r中的replicate函数。