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我有以下算法
第一步,生成X1=x1~Bin(6,1/3)
步骤 2. 生成 X2|X1=x1~Bin(6-x1,(1/3)/(1-1/3))
第三步生成X3|X1=x1,X2=x2~Bin(6-x1-x2,(1/3)/(1-1/3-1/3))
第4步。重复第1-3步N次。
这是我在 R 中实现此算法的方法:
mult_binom<-function(n) #n=6
{
n=1000
random_vectors<-Matrix(0,n,3)
for(i in 1:n){
X1<-rbinom(n,3,1/3)
X2<-rbinom(n-X1,3,(1/3)/(1-(1/3)))
X3<-rbinom(n-X1-X2,3,(1/3)/(1-(1/3)-(1-3)))
arr<-c(X1,X2,X3)
}
for(j in 1:n){
random_vectors[j]<-arr[j]
}
return(random_vectors)
}
将函数调用为 mult_bin(6)
会产生一个类似的矩阵,如下所示
1000 x 3 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
[1,] 1 . .
[2,] 1 . .
[3,] 1 . .
[4,] 2 . .
[5,] 1 . .
[6,] 1 . .
[7,] 1 . .
[8,] . 3 .
一直到 [1000,]
没想到会是这样的结果。
为什么会有点?
我做错了什么?
最佳答案
您的实现中有几个错误。最重要的是,rbinom
的第一个参数不是二项分布的参数n
,而是您要生成的随机数的个数。
这是我的解决方案。我的函数只在实验中返回。然后我使用 replicate 返回多个(在我的例子中是 5 个)实验的结果:
myfun <- function(){
x1 <- rbinom(1, 6, 1/3)
x2 <- rbinom(1, 6 - x1, (1/3)/(1-(1/3)))
x3 <- rbinom(1, 6 - x1 - x2, (1/3)/(1-(1/3)-(1/3)))
return(c(X1 = x1, X2 = x2, X3 = x3))
}
set.seed(1)
replicate(5, myfun())
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
X1 1 4 4 0 3
X2 2 0 1 2 1
X3 3 2 1 4 2
在此输出中,每一列都是一个实验的结果。你可以看到数字总和为 6。另请注意,我使用 set.seed
设置了一个随机种子。这可确保您的结果可重现。
在您的输出中出现这些点是因为您使用 Matrix
包创建了一个 Matrix
对象,而不是使用“普通”矩阵。通常,您使用 matrix
而不是 Matrix
创建矩阵。
关于r - R中多个二项式随机数的模拟,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55763855/
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