您好，提前感谢您的帮助！
不久前，我问了一个关于根据概率分布随机选择值的问题。这是相关的，但我认为它应该有自己的帖子。
我在上一个问题中创建的向量是二进制的，现在我想生成一个加权向量（即有界整数）。我从带有长尾的零膨胀或准泊松分布中采样，因此选择零的概率比另一个值高得多，但选择大值（例如 63）的概率是有限的。
我可以使用 rpois 从泊松分布中选择值并创建给定长度的向量。这与我想做的类似，所以我将使用它作为示例。
e=seq(0:63)
vec<-c(0,0,0,1,1,1)
ones <- which(vec == 1L)
temp=rpois((sum(vec)),e)
vec[ones]<-temp
这适用于将从泊松分布中选择的特定数量的值分配给向量。反正有没有让它准泊松或零膨胀？
这里有一个不同发行版的大列表：http: //cran.r-project.org/web/views/Distributions.html
对于零膨胀泊松...
install.packages("gamlss.dist")
library(gamlss.dist)
rZIP(n, mu, sigma)
对于 quasi-poisson，看起来 VGAM 包中带有 quasipoissonff 的一些功能，但这似乎是为了拟合而不是生成。看起来 Arthur Charpentier 在这里做了一些事情 - 但你真的需要知道你在寻找什么来获得正确的分发：http: //freakonometrics.blog.free.fr/index.php?post /2010/10 /21/如何从准泊松分布生成变量