R生成聚类伪随机数

Question

在R中：我试图找出一种方法来生成值为0或1的向量。而不是从均匀分布中独立地绘制每个0和1，我希望1s成为聚类，例如（1,0,0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0，...）。在其最简单的形式中，例如：“如果先前的数字为1则增加绘制1的可能性”。或者使绘​​制1的机会取决于最后说出的5个数字的总和。有没有一种有效的方法，甚至可能是一个包。会让人联想到rbinom(n,1,prob)变量prob。

Answer 1

您可以使用循环尝试以下方法。首先，您可以使用sample创建一个名为“x”的变量，该变量将指定初始值0或1。

在循环中，您可以再次使用样本函数，但这次为prob选项指定值。为此，我将概率设置为70/30分割（即如果您之前的数字为0，则下一个数字为0的可能性为70％，反之亦然，如果之前的值为1。）< / p>

x = sample(c(0,1),1)
for(i in 2:100){
  if(x[i-1] == 0){
    x[i] = sample(c(0,1),1,prob=c(0.7,0.3))
  } else {
    x[i] = sample(c(0,1),1,prob=c(0.3,0.7))
  }
}

x[1:20]
[1] 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0

Answer 2

所以我从Colin Charles那里获得了很好的灵感，并增加了一些可调节性。显然有很多方法可以计算概率，因为它受到先前抽取的影响。我最后使用了最后m绘制总和的w来确定是否为每个0/1使用低概率p0或高概率p1来制作矢量长度为l。

f <- function (l, w, m, p0, p1){

  v = rbinom(w,1,p0) #Initilize with p0

    for (i in w:(l-1)){
      v[i+1] <- ifelse(sum(v[(i-w+1):i]) > m, 
                       rbinom(1,1,p1),  
                       rbinom(1,1,p0))
    }

    return(v)
  }

#Test:
set.seed(8)
plot(f(100, 5, 1, 0.1, 0.6)) #Clustered
plot(f(100, 5, 2, 0.1, 0.4)) #Less clustered

给出：

和（较少聚集）：