为R中循环的每个i生成100个样本

，可以使用以下代码：

# 定义一个空的列表，用于存储生成的样本
sample_list <- list()

# 循环生成样本
for (i in 1:n) {
  # 生成100个样本
  samples <- rnorm(100)
  
  # 将生成的样本添加到列表中
  sample_list[[i]] <- samples
}

上述代码中，我们使用了一个循环来生成样本。循环变量i的范围是1到n，可以根据具体需求进行调整。在每次循环中，我们使用rnorm函数生成100个服从标准正态分布的随机样本，并将其存储在一个名为samples的变量中。然后，将samples添加到一个名为sample_list的列表中。

这样，最终我们会得到一个包含n个元素的列表，每个元素都是一个包含100个样本的向量。可以通过访问sample_list[[i]]来获取第i个循环生成的样本。

这种方法可以用于各种需要循环生成样本的场景，例如在机器学习中进行交叉验证、蒙特卡洛模拟等。对于更复杂的样本生成需求，可以根据具体情况选择合适的随机数生成函数或自定义生成算法。

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