一维的：
vec = vector(length =1000) for(i in 1:1000) vec = UR_FUNC() mean(vec)
二维的，给你举个例子吧：
1. 构造数据：正态分布和泊松分布的两列数据
A <- data.frame(a=round(rnorm(1000,20,9)), b=rpois(10, lambda=10))
2. 构造频率表
mytable <-table(A[[1]],A[[2]])
3. 求列的边沿概率密度
v = margin.table(mytable,1) / margin.table(mytable)
4. 求数学期望
按照定义求, 先分离两个向量
as.vector(v)
as.integer(names(v))
5. 求向量内积
as.vector(v) %*% as.integer(names(v))
这个例子得到的期望是19.7，比较接近前面设定的20。
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