Question

我想多次从二项式中抽取一个数字。每个绘制对应一个特定的概率（从伯努利以不同的概率绘制）。请避免循环。

y<-c(1:10)
p<- dpois(y,2)  #probability vector

#not working below

rbinom(1,1,p) #only return one value

更新：我使用Jim M的z=vapply(p,function(z){rbinom(1,1,z)},as.integer(1L))除了Bernoulli部分之外，相同的代码，Matlab是67s但R需要520s。

Answer 1

这个怎么样？

as.numeric(runif(length(p)) < p)

从均匀分布中取n个随机变量，其中n等于概率分布的长度：length(p)。将每个值与每个概率进行比较，如果该值小于概率（as.numeric将TRUE/FALSE转换为1/0），则返回1。此外，这比在我的机器上使用vapply快得多：

y <- 1:1000
p <- dpois(y, 2)

rBernoulli <- function(p){
    vapply(p, function(x) rbinom(1, 1, x), as.integer(1L))
}

rBernoulli2 <- function(p){
    var(as.numeric(runif(length(p)) < p))
}

library(microbenchmark)
microbenchmark(rBernoulli(p), rBernoulli2(p))
## Unit: microseconds
##            expr      min       lq      mean    median       uq      max neval
##   rBernoulli(p) 2110.307 2197.771 2699.7286 2245.7425 2413.532 6966.376   100
##  rBernoulli2(p)   66.045   70.062   91.8782   93.9355  103.083  186.086   100

Answer 2

当p是向量时，结果rbinom也可以执行类似的任务。它比接受的答案略慢。

 rbinom(length(p),size=1,p)

Answer 3

由于p是概率的向量，我们可以为每个概率生成Bernouilli随机抽取反过来，依次对每个概率应用相同的函数。使用vapply约束类型返回值，在本例中为整数。

set.seed(12345)

y <- 1:10
p <- dpois(y, 2)

rBernoulli <- vapply(p, function(x) rbinom(1, 1, x), as.integer(1L))

从二项式中抽取概率变化

3 个答案: