Question

我需要使用rbinom生成随机数，但我需要在范围内排除0。

我该怎么做？

我想要类似的东西：

k <- seq(1, 6, by = 1)

binom_pdf = dbinom(k, 322, 0.1, log = FALSE)

但我需要获取所有相关数据集，因为如果我执行以下操作：

binom_ran = rbinom(100, 322, 0.1)

我得到的值从0到100。

有什么方法可以解决这个问题吗？

由于

Answer 1

假设我们有固定的参数：

n ：生成值的数量
s ：实验的大小

p ：成功的可能性

 # Generate initial values
   U<-rbinom(n,s,p)
   # Number and ubication of zero values
     k<-sum(U==0)
     which.k<-which(U==0)

 # While there is still a zero, . . . generate new numbers
   while(k!=0){
     U[which.k]<-rbinom(k,s,p)
       k<-sum(U==0)
       which.k<-which(U==0)
     # Print how many zeroes are still there
       print(k)
 }

# Print U (without zeroes)
  U

Answer 2

除了命中和未命中方法之外，如果你想从二项式的条件分布中取样，假设成功的数量至少为1，你可以计算条件分布，然后直接从中取样。

如果X是带参数p和n的二项式，则很容易理解，那么

P(X = x | X > 0) = P(X = x)/(1-p)

因此以下功能将起作用：

rcond.binom <- function(k,n,p){
  probs <- dbinom(1:n,n,p)/(1-p)
  sample(1:n,k,replace = TRUE,prob = probs)
}

如果您要使用相同的n和p多次调用上述函数，那么您可以预先计算向量probs并只需使用函数的最后一行你需要它。

我还没有对它进行基准测试，但我怀疑当k很小，p不太接近0时n时，最好采用这种方式。 }较大，但对于较大的k较大，p较接近0，n较小，则上述情况可能更为可取。

使用rbinom生成随机数但从范围中排除0

2 个答案: