R语言计算多组样本均值向量的总均值 解决代码输出NA问题

• 核心报错原因：代码里的name对象存的是"V1"、"V2"这类字符串，不是你通过assign()创建的实际二项分布样本，直接对字符串求均值会返回NA。
• 逻辑错误：循环内每次执行avgs = c(mean(name[i]))都会覆盖上一轮的avgs值，最终avgs只会保留最后一轮循环的结果，根本存不下8820个样本的均值。
• 冗余操作：逐一生成V1到V8820的独立变量完全没必要，会额外占用大量内存，还会增加取值的复杂度。

直接预分配存储均值的数组，循环内生成样本后直接计算均值存入数组，不需要创建多余的全局变量，运行效率更高：

set.seed(1865)
# 预分配长度为8820的数值型向量，存储所有样本的均值
all_means <- numeric(8820)

for(i in 1:8820){
  # 直接生成单组样本，临时存储即可
  current_sample <- rbinom(n = 139, size = 46, prob = 0.83)
  # 计算当前样本的均值，存入向量对应位置
  all_means[i] <- mean(current_sample)
}

# 计算所有样本均值的总平均值
total_avg <- mean(all_means)
print(total_avg)

如果你一定要保留逐一生成Vx命名变量的写法，需要用get()函数根据字符串取出对应的实际样本对象，同时逐次追加均值到avgs向量（非常不推荐这种写法，内存占用远高于上面的实现）：

set.seed(1865)
avgs <- c()
for(i in 1:8820){
  var_name <- paste0("V", i)
  assign(var_name, rbinom(139, 46, 0.83))
  avgs <- c(avgs, mean(get(var_name)))
}
avg <- mean(avgs)
print(avg)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A Burial At Ornans