Hola Antonella,
Primero que nada, las funciones de la forma r... devuelven números aleatorios correspondientes la distribución que le pides (en realidad, son pseudoaleatorios, pero esa es una charla para otro día), por lo cual está bien que todas las veces les devuelva un número diferente.
De todas maneras, no creo que ese script haga lo que quieren hacer: una vez que simulaste los 10000 números con distribución normal, quieres saber cuántos de ellos verifican que estén entre -1 y 3. Una opción es recorrer el vector x con un for y un if como hicieron guardar esas coordenadas en un nuevo vector z y luego calcular el promedio de z. Por ejemplo:
x= rnorm(n=10000, mean=3, sd= 2)
z=rep(0, 10000) # creo un vector del mismo largo que x pero con ceros, luego cambiaré esos ceros por las coordenadas
# de x que cumplan la condición
for (i in 1:10000) {
if ((-1< x[i])& (x[i] <3)) { #recorro las coordenadas de x
z[i]=x[i] # solo guardo en z las coordenadas de x que cumplen la condición
}
}
#El promedio pedido es :
mean(z)
Primero que nada, las funciones de la forma r... devuelven números aleatorios correspondientes la distribución que le pides (en realidad, son pseudoaleatorios, pero esa es una charla para otro día), por lo cual está bien que todas las veces les devuelva un número diferente.
De todas maneras, no creo que ese script haga lo que quieren hacer: una vez que simulaste los 10000 números con distribución normal, quieres saber cuántos de ellos verifican que estén entre -1 y 3. Una opción es recorrer el vector x con un for y un if como hicieron guardar esas coordenadas en un nuevo vector z y luego calcular el promedio de z. Por ejemplo:
x= rnorm(n=10000, mean=3, sd= 2)
z=rep(0, 10000) # creo un vector del mismo largo que x pero con ceros, luego cambiaré esos ceros por las coordenadas
# de x que cumplan la condición
for (i in 1:10000) {
if ((-1< x[i])& (x[i] <3)) { #recorro las coordenadas de x
z[i]=x[i] # solo guardo en z las coordenadas de x que cumplen la condición
}
}
#El promedio pedido es :
mean(z)