当prob是一个向量时，rbinom中的prob参数如何工作？

Question

请考虑以下代码：

rbinom(17, 1, .5)

此代码表示每次观察的成功概率等于0.5。

在rbinom(3, 1, c(.5,.3,.7))中，第一次观察的成功概率为0.5，第二次观察的成功概率等于0.3，最后一次观察的成功概率等于0.7。

但是在

rbinom(17, 1, c(.5,.3,.7))

，如何在17次观察中分配成功概率？

Answer 1

向量在17个生成的值上循环使用：

> rbinom(17, 1, c(0,.999))
 [1] 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0

如果您尝试回收两个不适合彼此的载体，R通常会产生警告：

> (1:10) + (1:3)
 [1]  2  4  6  5  7  9  8 10 12 11
Warning message:
In (1:10) + (1:3) :
  longer object length is not a multiple of shorter object length

但不是在这种情况下。