Генерировать случайные нормальные данные, а затем классифицировать

Question

Вот вопрос/приглашение

1. Для этого, генерировать вектор 1000 значений, которые случайным образом отобранных из нормального распределения со средним значением 50 и стандартным отклонением 10 . Пометьте эту дополнительную колонку «RGENDER».
2. Измените RGender таким образом, чтобы значения менее 50 были обозначены как Male, а значения 50 или более обозначены как Female. При использовании уровней() для значения $ RGENDER вы должны увидеть "Женский" и "Мужской" **

Для 1. У меня есть:.

stats$RGENDER <- rnorm(1000, 50 ,10) 

И 2. Я пытался:

stats1$RGENDER <- factor(stats$RGENDER, levels=c(<50, >50), 
               labels=c("Male", "Female")) 

я получаю сообщение об ошибке,

Error: unexpected '<' in "stats$RGENDER <- factor(stats$RGENDER, levels=c(<"

и я не уверен, что делать. Кто-нибудь знает, является ли это полностью неправильной функцией или я просто делаю ошибку при написании функции?

Answer 1

stats <- data.frame(RGENDER=rep(NA,1000)) # Cannot use `$<-` unless df exists 
stats$RGENDER <- rnorm(1000, 50 ,10) 
stats$RGENDER <- factor(stats$RGENDER >50, levels=c('TRUE','FALSE'), 
               labels=c("Male", "Female")) 

Необходимо установить «уровни», чтобы они соответствовали тому, что будет возвращено логическим оператором.

> table(stats$RGENDER) 

    Male Female 
    513 487