Question

我在R中找不到这个问题的答案我想生成0到1＆＃39; RandomSample＆＃39;的随机样本。对于每个样本，我希望有一个特定数量的值＆＃39; numval＆＃39;这是从矢量＆＃39; Prob＆＃39;的长度得出的。＆＃39;习题＆＃39;给出了每个单独的点将为0或1的概率值。因此，在这种情况下，第一个数字的概率值为0.9为1，0.1为0.依此类推。然后，我想重复随机样本生成1000次。我有一个脚本（下面）生成随机0和1＆＃39;但我在给出概率值时缺少组件。非常感谢帮助 - 我对R来说还是新手。

Prob <- c(0.9, 0.3, 0.6, 0.8, 0.23, 0.45, 0.1, 0.3, 0.5, 0.03)
RandomSample <- list()
zeroones <- c(0,1)
rep = 1000
numval <- length(Prob)

for (i in 1:rep) RandomSample[[i]] <- c(sample(zeroones,numval,replace = TRUE))
t(sapply(RandomSample, unlist, simplify = TRUE))

Answer 1

您可以使用rbinom()从二项分布生成随机样本。

试试这个：

prob <- c(0.9, 0.3, 0.6, 0.8, 0.23, 0.45, 0.1, 0.3, 0.5, 0.03)
rbinom(length(prob), size = 1, prob=prob)

 [1] 1 1 1 0 0 0 0 1 0 0

为了证明概率实际上是您所追求的，请尝试使用replicate()使用您的概率重复绘制样本：

x <- t(replicate(100, rbinom(length(prob), size = 1, prob=prob)))
head(x)
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,]    1    0    1    1    1    1    0    0    1     0
[2,]    1    1    1    1    0    1    0    1    0     0
[3,]    1    0    1    1    0    0    0    1    0     0
[4,]    1    0    1    0    0    1    0    0    1     0
[5,]    1    1    1    1    0    0    0    0    0     0
[6,]    1    0    0    0    0    0    0    0    0     0

现在，您可以使用colMeans()将实际实现的概率与您的规范进行比较：

colMeans(x)
 [1] 0.93 0.28 0.61 0.67 0.25 0.43 0.11 0.29 0.40 0.01

Answer 2

您可以使用rbinom()：

Prob <- c(0.9, 0.3, 0.6, 0.8, 0.23, 0.45, 0.1, 0.3, 0.5, 0.03) #specify vector of probabilities
niter<- 1000 #number of iterations
randomSample<-rbinom(niter,1,prob=rep(Prob,niter)) #randomly sample from binomial with vector of probabilities.

给定R中的特定概率值，生成随机数（0和1）

2 个答案: