class(tapply(x, f, mean))和class(tapply(x, f, mean,simplify = FALSE))这两个应该是等价的吧,
simplify = true时后面就是一个向量了。
因为rnorm代表是随机抽取的,抽到的数的均值不一定是原本的数据的均值。比如有1:10的数,其均值为5.5,但是我从中随机抽了五个数,比如是1,2,3,4,5。其均值为3
我这边显示的是要求参数的长度要相同
就是分别以5个水平为1的为1组求平均值,水平为2的求平均值,依次类推
#取x中两个矩阵的第一行
y <- lapply(x, function(m) m[1,])
lapply(y,mean)
1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 不是X里的数 而是每个数的因子水平
x里的数分3组每组5个一共15个数,第一组是5个正态分布的数,第二组是5个均匀分布的数,第三组是正态分布且均值为1,标准差为0的数
tapply是根据因子水平分组求平均值
所以0.5427759是第一组是5个正态分布的数的平均值
所以0.6629186是第二组是5个均匀分布的数的平均值
所以1.9044045是第三组是正态分布且均值为1,标准差为0的数的平均值
我也觉得是这样的