生成大小为n的样本并在R中应用函数？

生成大小为n的样本并在R中应用函数可以使用以下步骤：

1. 首先，你可以使用R中的一些内置函数来生成不同分布的样本。例如，使用函数rnorm(n, mean, sd)可以生成服从正态分布的n个随机数，其中mean表示均值，sd表示标准差。其他常用的分布函数包括runif()（均匀分布）、rexp()（指数分布）、rpois()（泊松分布）等。
2. 生成样本后，你可以使用相关函数来对样本进行操作和分析。例如，可以使用mean()计算样本的均值，sd()计算样本的标准差，var()计算样本的方差等。
3. 如果需要在样本中应用自定义函数，你可以使用R中的循环结构（如for循环、apply函数等）来逐个应用函数到样本中的每个元素。例如，可以使用for循环遍历样本，然后对每个元素应用自定义函数。

下面是一个示例代码，演示了如何生成一个大小为n的样本，并计算样本的均值和标准差：

# 生成大小为n的随机样本（正态分布）
n <- 100
sample <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)

# 计算样本的均值和标准差
sample_mean <- mean(sample)
sample_sd <- sd(sample)

# 打印结果
cat("Sample Mean:", sample_mean, "\n")
cat("Sample Standard Deviation:", sample_sd, "\n")

以上代码生成了一个大小为100的正态分布样本，并计算了样本的均值和标准差。你可以根据自己的需求，使用不同的函数和方法来处理生成的样本数据。

请注意，以上答案只是一种可能的方法，实际应用中可能会根据具体情况和需求选择不同的函数和技术。关于R语言的更多信息和详细教程，你可以参考腾讯云提供的R语言云服务器产品介绍链接地址：腾讯云R语言云服务器。