解决这个问题最有效的方法是什么?100 个“0”和“1”的样本。
sample(0:1, 100, replace=TRUE, prob=NULL)
A) 所有生成数字的 70% 应为“1”。
B) 所有生成数字的 80% 应该是“1”。
允许这种分布的参数/或库是什么?
解决这个问题最有效的方法是什么?100 个“0”和“1”的样本。
sample(0:1, 100, replace=TRUE, prob=NULL)
A) 所有生成数字的 70% 应为“1”。
B) 所有生成数字的 80% 应该是“1”。
允许这种分布的参数/或库是什么?
关于什么:
rbinom(1, n = 100, prob = .7)
要准确获取 x 个苹果和 y 个橙子,您可以构建这样的向量并对其进行采样:
sample(c(rep("apple", x), rep("orange", y)))
在你的情况下:
sample(c(rep(1, 70), rep(0, 100 - 70)))
从您的评论来看,您似乎只是使用prob
不正确。
考虑以下:
set.seed(1); x <- sample(0:1, 100, replace=TRUE, prob=c(.3, .7)); table(x)
# x
# 0 1
# 32 68
set.seed(2); x <- sample(0:1, 100, replace=TRUE, prob=c(.3, .7)); table(x)
# x
# 0 1
# 31 69
set.seed(1); x <- sample(0:1, 100, replace=TRUE, prob=c(.2, .8)); table(x)
# x
# 0 1
# 17 83
set.seed(2); x <- sample(0:1, 100, replace=TRUE, prob=c(.2, .8)); table(x)
# x
# 0 1
# 23 77