多次采样并使用趋势线计算平均值的标准偏差和标准误差

Question

假设我有以下数据：

df1<-rnorm(100,000, 20,5)

我想从df1获得以下样本，每个样本有50个试验：

C=( 25,50,100,200,300,400,500,600)

接下来，我想绘制一条趋势线。在趋势线图中，x轴=样本大小，y轴是SD和SEM。抱歉，我无法绘制情节，但希望我的描述很清楚。谢谢你的帮助。

Answer 1

我不确定您要在这里做什么，但这是我想通过的第一步：

library(ggplot2)

my_theme = theme_minimal() + theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank(), axis.line = element_line(colour = "black"), legend.title = element_blank())

df1 <- rnorm(100000, 20, 5)

df <- data.frame(sample_size = c(25,50,100,200,300,400,500,600))

samples <- lapply(df$sample_size, function (x) {sample(df1, x)})

df$std <- sapply(samples, sd)
df$se <- sapply(samples, function(x) {sd(x)/sqrt(length(x))})


ggplot(data = df) + geom_point(aes(x = sample_size, y = std, colour = "std")) + geom_point(aes(x = sample_size, y = se, colour = "se")) + 
    geom_smooth(aes(x = sample_size, y = std), method = "lm",) +
    geom_smooth(aes(x = sample_size, y = se), method = "lm") + my_theme

我更喜欢将ggplot2库用于绘图，而不是基数R附带的库。您可以忽略my_theme部分，这只是我所喜欢的美学。这是情节：

如果这不是您要查找的内容，除非我完全误解了您的问题，否则您应该可以修改这里的内容以获取所需的内容。无论如何，重要的部分是使用lapply和sample从df1获取样本列表。然后，您可以仅使用sapply和sd计算每个的标准偏差，并使用sapply，sd，sqrt和length计算标准误差。

sapply和lapply都非常有用，特别是因为用户定义的函数可以作为参数传递。我建议查看lapply以了解其作用（sapply只是lapply的包装，它返回一个向量）。