关于用R中的概率矩阵生成服从Bernoulli分布的随机数矩阵
在R中，可以使用函数rbinom()来生成服从Bernoulli分布的随机数矩阵。Bernoulli分布是一种二项分布的特殊情况，它描述了一个试验只有两个可能结果的概率分布，比如成功和失败、真和假等。
rbinom()函数的用法如下：
rbinom(n, size, prob)其中，n表示生成的随机数矩阵的行数，size表示每个随机数的试验次数，prob表示每次试验成功的概率。
下面是一个示例代码，生成一个3行4列的服从Bernoulli分布的随机数矩阵：
matrix <- matrix(rbinom(3*4, 1, 0.5), nrow = 3, ncol = 4)这里使用了rbinom(3*4, 1, 0.5)生成了一个包含12个服从Bernoulli分布的随机数的向量，然后使用matrix()函数将该向量转换为3行4列的矩阵。
Bernoulli分布的应用场景包括二分类问题、伯努利实验模拟等。对于二分类问题，可以使用Bernoulli分布模拟事件的发生与否；对于伯努利实验模拟，可以使用Bernoulli分布模拟多次独立重复的二项试验。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品，包括云服务器、云数据库、云存储等。具体推荐的产品和产品介绍链接地址可以参考腾讯云官方网站。
相关·内容
2回答
基于matlab的bernuli几何仿真
matlab、statistics、probability
我试图模拟一个简单的贝努利模拟，也是一个简单的几何模拟在matlab上，因为我是新的matlab，这似乎有点困难。我一直在用这个来更好地理解，但是我没有能够做一个很好的模拟，所以far.Can给我一些帮助或者给我一个好的教程。谢谢。
新编辑:从这里回答:这是我自己的，我试着用它来连接，它正确吗：
如果我们想要在Matlab中模拟Bernoulli分布，可以简单地使用随机数发生器rand来模拟Bernoulli实验。在这种情况下，我们试图模拟抛硬币4次，p= 0.5：
>> p = 0.5;
>> rand(1,4) < p
ans =
1 1
浏览 2提问于2014-09-29得票数 0
回答已采纳
2回答
样本()函数(R)
r、simulate、probability-density
我的问题很简单，我试着用sample()模拟来自任何发行版的500个绘图。
让我们以二项分布B(10,0.5)为例。在R.
我就是这样做的：
draw = 1:500
data = sample(x=draw, size=10, replace=TRUE, prob=rep(0.5, each=500))
然而，每当我绘制历史图时，它看起来都是随机的，没有二项分布。我做错了什么？
注意:我知道在r中有rbinom()函数这样做。我试图了解sample()函数是如何工作的。
浏览 9提问于2016-02-29得票数 0
回答已采纳
1回答
R中rbinom()的参数
r、statistics
我是R的新手，对我和统计学来说已经有一段时间了。我不明白rbinom的参数是什么。N(=“观察次数”)和大小(=“试验次数”)之间的区别是什么？
问题是相关的，但我不明白那里的答案。
非常感谢。
浏览 2提问于2021-01-20得票数 1
1回答
p1 <- c(.25,.025,.025,.1,.2,.4)
T <- sample(1:6,size=N,replace=TRUE, prob=someprobabilityvector)
Y <- rbinom(N,1,p1[c(T)])
大家好，我是R和一般编程的新手，需要一些帮助来理解一些基本的东西。有人能给我解释一下上面的向量Y中发生了什么吗？我弄清楚了p1[c(T)]上面做了什么。但是不知道向量Y在做什么。所有的帮助都是提前感谢的。
浏览 2提问于2013-02-03得票数 1
回答已采纳
3回答
用变化的概率从二项式中提取
r、matlab
我很多次只想从二项式中画一个数字。每个抽签对应于一个特定的概率(从伯努利抽取的概率不同)。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:我使用吉姆M的z=vapply(p,function(z){rbinom(1,1,z)},as.integer(1L))相同的代码，除了伯努利部分，Matlab是67s，但R需要520。
浏览 1提问于2016-10-14得票数 0
回答已采纳
4回答
log_prob是做什么的？
pytorch、probability-distribution
在一些(例如机器学习)库中，我们可以找到log_prob函数。它的作用是什么?它与普通的log有什么不同？
例如，这段代码的目的是什么：
dist = Normal(mean, std)
sample = dist.sample()
logprob = dist.log_prob(sample)
因此，为什么我们首先取一个对数，然后对结果值进行指数运算，而不是直接计算它：
prob = torch.exp(dist.log_prob(sample))
浏览 5提问于2019-02-12得票数 16
2回答
如何生成具有二项分布的随机数？
excel、random、excel-formula、statistics
我想模拟特定人群中素食学生的数量。一篇特定的研究论文给出了一个关于特定分布的想法。我喜欢用真正的随机数来测试这个想法。论文建议，在给定的人口中，有6%的学生被认为是素食主义者。
所以我想生成40个概率为6%的随机数，它在Excel中遵循二项分布。我可以使用正态分布来生成数字。但我不知道如何生成它们来遵循二项分布，在这种情况下，我认为二项分布更合适。
谢谢
浏览 0提问于2018-05-09得票数 1
1回答
G图中的概率热图
r、ggplot2、probability
一年前我问过，得到了这个“概率热图”的代码：
numbet <- 32
numtri <- 1e5
prob=5/6
#Fill a matrix
xcum <- matrix(NA, nrow=numtri, ncol=numbet+1)
for (i in 1:numtri) {
x <- sample(c(0,1), numbet, prob=c(prob, 1-prob), replace = TRUE)
xcum[i, ] <- c(i, cumsum(x)/cumsum(1:numbet))
}
colnames(xcum) <- c(&
浏览 5提问于2013-01-16得票数 5
回答已采纳
1回答
如何从负二项分布生成n个随机数？
r、random、distribution
我试图建立一个函数，以便从负二项分布生成n随机数。为了生成它，我首先建立了一个函数，从几何分布生成n随机变量。我从几何分布中生成n随机数的函数如下：
rGE<-function(n,p){
I<-rep(NA,n)
for (j in 1:n){
x<-rBer(1,p)
i<-1 # number of trials
while(x==0){
x<-rBer(1,p)
i<-i+1
}
I[j]<- i
}
return(I)
}
我测试了这个函数(rGE)，例如rGE(10,0.5)，它是从一个几
浏览 5提问于2020-09-30得票数 0
回答已采纳
3回答
如何有效地模拟伯努利随机变量的总和？
perl、statistics、simulation、montecarlo
我使用Perl对一个随机变量(Y)进行建模，该随机变量是大约15-40k个独立的伯努利随机变量(X_i)的总和，每个随机变量都有不同的成功概率(p_i)。正式地说，Y=Sum{X_i} Pr(X_i=1)=p_i和Pr(X_i=0)=1-p_i。
我对快速回答查询很感兴趣，比如Pr(Y<=k) (其中给出了k )。
目前，我使用随机模拟来回答这样的问题。我根据其p_i随机抽取每个X_i，然后将所有X_i值相加得到Y'。我重复这个过程几千次，并返回Pr(Y'<=k)的分数。
显然，这并不完全准确，尽管准确性随着我使用的模拟次数的增加而大大增加。
你能想出一种合理的方法
浏览 1提问于2010-12-10得票数 3
1回答
计算二项分布数据的可能性
julia
我正在阅读这本书(统计反思)，这本书有R语言的代码，我想用Julia的代码重现同样的代码。在这本书中，他们计算了9次试验中6次成功的可能性，其中成功的概率为0.5。他们使用下面的R代码来实现这一点。 #R Code
dbinom(6, size = 9, prob=0.5)
#Out > 0.1640625 我想知道如何在朱莉娅身上做同样的事情， #Julia
using Distributions
b = Binomial(9,0.5)
# Its possible to look at random value,
rand(b)
#Out > 5 但是我
浏览 13提问于2021-04-04得票数 3
回答已采纳
1回答
假设我有这样的代码
probv=c(0.5,0.1,0.2,0.3)
N=c(1,2,3,4)
g1=matrix(rbinom(n = 10, size = N[1], prob = probv[1]), nrow=5)
g2=matrix(rbinom(n = 10, size = N[2], prob = probv[2]), nrow=5)
g3=matrix(rbinom(n = 10, size = N[3], prob = probv[3]), nrow=5)
g4=matrix(rbinom(n = 10, size = N[4], prob = probv[4]), nro
浏览 0提问于2020-07-02得票数 1
回答已采纳
5回答
生成无循环的随机数
r、performance、loops、random
我试图尽可能地减少函数的执行时间，这个函数与Bernoulli试验序列的输出相加。
这是我的工作方法--但是--缓慢的方法：
set.seed(28100)
sim <- data.frame(result = rep(NA, 10))
for (i in 1:nrow(sim)) {
sim$result[i] <- sum(rbinom(1200, size = 1, prob = 0.2))
}
sim
# result
# 1 268
# 2 230
# 3 223
# 4 242
# 5 224
# 6 218
# 7
浏览 4提问于2016-04-15得票数 1
回答已采纳
1回答
Julia，将数组的选定元素转换为具有二项式频率的新数字
julia、distribution、binomial-cdf
我尝试独立地选择数组中满足条件的元素，然后将这些元素转换为具有给定频率的不同值。在R中，我可以使用rbinom，但在Julia中找不到正确的函数。MWE： #create array
a = [3,4,3,6,3];
# convert elements that match ==3 to 9
a[a .==3] .=9;
a
[9,4,9,6,9] 但我不知道怎么做的是二项式概率的转换(可能是伯努利？)例如，这样转换的a的0.66可能最终为 [3,4,9,6,9] 我想我想要的是： a[a .==3] .= bernoulli(0.66)9 使得从3转换为9的概率为0.66。所以66%
浏览 27提问于2021-01-20得票数 0
1回答
用matlab计算k(或更少) Bernoulli试验的成功概率
matlab、performance、statistics、probability、binomial-cdf
我正试图计算100次中的70次(或更少)伯努利试验中成功的可能性。我用Matlab写的。但是，我得到的概率是1(它不可能是1，因为它在所有100个试验中都没有成功)。
我的功能还好吗？
syms k
f = nchoosek(100,k)*0.5^k*0.5^(100-k);
F = double(symsum(nchoosek(100,k)*0.5^k*0.5^(100-k),k,0,70));
如果是的话，我怎样才能在Matlab中得到更精确的结果呢？
谢谢
编辑：我有一个二进制向量，它代表n次试验中的成功/失败(就像抛硬币100次)。我需要我的样本的误差(统计的方法)。但我不知道统计数字
浏览 2提问于2019-11-11得票数 0
回答已采纳
1回答
在r中对函数中的参数进行循环时使用应用族函数
r、performance、for-loop、apply、mapply
如何使用其中一个apply类型函数循环函数中的参数以使R中的代码更快？例如，我创建了一个函数来计算三个随机变量的联合互信息。
### Function to loop over: Joint Mutual Information I({x_1,x_2};y)
library(infotheo)
JMI <-function(x1,x2,y){
entropy(cbind(x1,x2),method="emp") + entropy(y, method="emp") -
entropy(cbind(x1,x2,y),method=&
浏览 0提问于2016-02-12得票数 0
2回答
活人数随机值的生成及R中数据的转位
r、random、sample、bernoulli-probability
我有一个关于随机抽样的问题。我对R非常陌生，并且尝试过自己的模拟，但我不确定它是否正确。真希望有人能帮我。
例如，目前有100人活着。基本上，每个人要么在现在到下一个时期内以0.5的概率死亡，要么以0.5 ->的概率存活到下一阶段，即伯努利试验的成功概率为0.5。
我想要产生20个样本，以获得明年活着的人数。所以我做了以下几点。
#number of people alive at time k
alive <- 100
#generate 20 samples to find number of people alive next period
alive1 <-
浏览 1提问于2013-10-10得票数 2
回答已采纳
1回答
用Python模拟初等随机过程
python、for-loop、stochastic-process
我试图用Python模拟一个简单的随机过程，但没有成功。该过程如下：
x(t + δt) = r(t) * x(t)
其中r(t)是伯努利随机变量，可以假设值为1.5或0.6。
我尝试过以下几种方法：
n = 10
r = np.zeros( (1,n))
for i in range(0, n, 1):
if r[1,i] == r[1,0]:
r[1,i] = 1
else:
B = bernoulli.rvs(0.5, size=1)
if B == 0:
r[1,i] = r[1,i-1] * 0
浏览 36提问于2021-02-15得票数 1
2回答
尝试将伯努利分布设置为函数的输出时的C++问题
c++、random、bernoulli-probability
我需要我的程序来模拟具有改变p能力的bernoulli (p)随机变量。 #include <random>
#include <iostream>
#include <chrono>
int main()
{
double prob = 0.1; //let it be const for now, no need to change it in this example
std::mt19937 gen(std::chrono::steady_clock::now().time_since_epoch().count());
std::bernoull
浏览 3提问于2020-12-03得票数 0
回答已采纳
1回答
R中多项随机数的模拟
r、algorithm、random、statistics、simulation
我有以下算法
步骤1.生成X1=x1~Bin(6,1/3)
步骤2.生成X2|X1=x1~Bin(6-x1，(1/3)/(1-1/3))
步骤3.生成X3|X1=x1，X2=x2~Bin(6-x1-x2，(1/3)/(1-1/3-1/3))
步骤4.重复步骤1-3 N次.
下面是我在R中实现该算法的方法：
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-
浏览 0提问于2019-04-19得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM活动推荐
腾讯云开发者
