从 R 中列表的元素估计概率答案

【问题标题】：Estimate a probability from elements of a list in R从 R 中列表的元素估计概率
【发布时间】：2025-12-05 01:05:02
【问题描述】：

我有一个 R 中 100,000 个模拟 T 数的列表（最小值：1.5，最大值 88.8），我想计算 T 在 10 到 50 之间的概率。

我对 100,000 个 T 求和，其中 T 是 t(y) %*% M %*% y，其中 M 是一个 8x8 的常数值矩阵，而 y 是一个 8x1 的矩阵。 i-th 行中的元素如果 y，则等于：a_i + b_i 其中 a 是常量向量，b 是其元素遵循 normal (0,sd=2) 分布的向量（每个元素是不同的模拟数量的 @ 987654327@)

【问题讨论】：

他们是从什么概率分布中抽样的？
我对 100,000 个 T 进行了求和，其中 T 是 t(y)%*%M%*%y，其中 M 是一个 8x8 的常数值矩阵，y 是一个 8x1 的矩阵。如果 y，则第 i 行中的元素等于：a_i + b_i 其中 a 是常量向量，b 是其元素遵循正态 (0,sd=2) 分布的向量（每个元素具有不同的模拟数N(0,2) )
你有列表还是向量？提供一个小的可重复数据集总是有帮助的。
这是一个关于如何在 R *.com/questions/5963269/… 中制作可重现数据的链接

标签： r probability

【解决方案1】：

它是在向量还是列表中？如果它是向量，则以下应该有效。如果它在列表中，您可以使用 unlist() 将其转换为向量。

mylist <- runif(100000,1.5,88.8) #this is just to generate a random number vector 
length(which(mylist>=10 & mylist<=50))/length(mylist)

【讨论】：

我最喜欢@Sean 回答中的场景的简洁编码是mean(mylist>=10 & mylist<=50)

【解决方案2】：

set.seed(42)
myrandoms <- rnorm(100000, mean=5, sd=2)
mydistr <- ecdf(myrandoms)

#probability of beeing between 1 and 3:
diff(mydistr(c(1, 3)))
#[1] 0.13781

#compare with normal distribution
diff(pnorm(c(1, 3), mean=5, sd=2))
#[1] 0.1359051

如果你真的有一个列表，使用myrandoms <- do.call(c, mylist) 使其成为一个向量。

【讨论】：

如果您打算计算大量经验概率，这将是一个不错的方法 - 如果您只打算计算一个，那么肖恩回答中的 aosmith 评论可能会更好。
我们如何评论从模拟数字计算的概率与原始分布的概率之间的比较？
@user3143784 我不太明白你的评论。理论结果和模拟结果匹配得非常好，如果增加样本量，它们匹配得更好。