Question

我正在进行失败分析，我喜欢尝试一些不同的场景和一些随机试验。到目前为止，我已经使用马赛克包完成了这项工作并且工作得很好。在一个特定场景中，我想生成具有来自不同分布的（半）随机数的向量。到目前为止没问题。

现在我想在此向量中定义负数的数量。例如，我希望在25个数字的向量中有0-5个负数。我以为我可以使用类似rbinom(n=25,prob=5/25,size=1)之类的东西来获得5个随机的，但当然是5/25，25次可以超过5个。这似乎是死路一条。我可以通过一些for循环完成它，但可能更容易存在。我已经尝试过各种样本，seq，shuffle组合，但到目前为止我无法使用它。

有没有人有任何想法或建议？

Answer 1

如果你有一个向量x，其中所有元素都是＆gt; = 0，那么让我们说从泊松中得出：

x = rpois(25, lambda=3)

你可以通过

随机做出5个负数

x * sample(rep(c(1, -1), c(length(x) - 5, 5)))

这是因为

rep(c(1, -1), c(length(x) - 5, 5))

将是

#  [1]  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1  1 -1 -1 -1 -1 -1

和sample(rep(c(1, -1), c(length(x) - 5, 5)))只需随机播放它们：

sample(rep(c(1, -1), c(length(x) - 5, 5)))
#  [1]  1  1 -1  1  1  1  1  1  1  1  1 -1  1  1  1 -1 -1  1  1  1 -1  1  1  1  1

Answer 2

我可以提出一个非常直接的解决方案，保证5个负值并适用于任何连续分配。这个想法只是对矢量进行排序，并将第6个最大值减去每个值：

x <- rnorm(25)
res <- sort(x, T)[6] - x
#### [1]  0.4956991  1.5799885  2.4207497  1.1639569  0.2161187  0.2443917 -0.4942884 -0.2627706  1.5188197
#### [10]  0.0000000  1.6081025  1.4922573  1.4828059  0.3320079  0.3552913 -0.6435770 -0.3106201  1.5074491
#### [19]  0.6042724  0.3707655 -0.2624150  1.1671077  2.4679686  1.0024573  0.2453597
sum(res<0)
#### [1] 5

它也适用于离散分布，但只有在没有联系的情况下......

生成具有特定负数的随机向量

2 个答案: