Генерирование 100 равномерные различные случайные переменные в R кода

Question

Я пытаюсь генерировать 100 образцов Z, где Z представляет собой суммирование 8 независимых равномерно распределенных случайных величин в интервале [0, 1]

У меня есть следующие код до сих пор, но я не уверен, что это правильно. Я не уверен, что если мой цикл правильно

eight<-runif(8,0,1) #Uses the runif function to generate 8 uniform 0-1 random variables 
    Z_1<-sum(eight) #caclulates the sum and stores it in the variable Z_1 
    sample <-NA 


    for (i in 1:100) { #Function continues the loop for 100 different values 
     eight<-runif(8,0,1); #Creates sum loop for 8 independent values uniform 0-1 random variables. 
     Z_1<-sum(eight); # stores in the sum loop in the variable Z 
     sample[i] = Z_1; 
    }` 

Благодаря

Answer 1

Я бы векторизации все это. Нет реальной причины запуска 100 итераций, когда вы можете просто генерировать 800 наблюдений за один проход. Тогда просто использовать matrix и colSums и вы сделали

set.seed(123) 
n <- 100 
Z <- colSums(matrix(runif(8 * n), 8, n)) 
Z 
# [1] 4.774425 4.671171 4.787691 4.804041 3.513257 2.330163 3.300135 3.568657 5.503481 2.861764 4.533283 3.353658 
# [13] 4.230073 4.690739 4.364708 3.094156 4.933616 3.942834 3.712522 2.587036 3.731474 4.388749 4.484030 4.315968 
# [25] 4.800758 4.252631 2.716972 5.159044 4.146881 3.244546 4.418618 4.350035 5.344182 3.176801 3.903337 2.261935 
# [37] 3.646572 4.286075 3.074900 4.210506 3.172513 4.535665 4.245856 4.184848 4.532286 2.899883 4.473629 4.751224 
# [49] 3.498038 3.337437 4.238989 3.349812 3.888696 4.748254 3.029479 4.246619 3.330434 3.879168 3.786216 3.839956 
# [61] 3.878997 4.546531 2.863010 3.417072 4.266108 3.141875 4.960758 3.989613 4.373042 4.295742 4.459014 5.561066 
# [73] 4.401990 4.121301 3.830575 3.412446 3.812347 5.591238 3.801587 4.454336 4.213343 5.222007 4.300991 2.765003 
# [85] 3.293251 5.362586 2.954080 3.036312 3.655677 3.373603 5.575184 4.167740 3.904038 3.884440 2.901452 3.079311 
# [97] 4.927770 3.930943 4.169907 2.922618