使用rbinom生成隨機數，但排除範圍內的0

我需要用rbinom生成隨機數，但我需要在範圍內排除0。使用rbinom生成隨機數，但排除範圍內的0

我該怎麼辦？

我想類似的東西：

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

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

但我需要得到所有相關數據集，因爲如果我做到以下幾點：

binom_ran = rbinom(100, 322, 0.1)

我得到的值從0到100。

有什麼辦法可以解決這個問題嗎？

由於

來源

2017-05-10 aaaaa

獲得0的概率將取決於您的第二個和第三個參數。你需要固定參數進行模擬嗎？ – R18

是的不幸... – aaaaa

的事情是，如果我們只知道用於生成binom_pdf的觀測數量，我們可以通過它乘以密度值 – aaaaa

突然想到假設我們有固定參數：

Ñ：生成值
小號的數目：該實驗的大小

p：成功的概率

# 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

來源

2017-05-10 08:37:21 R18

除了命中和未命中的方法，如果你想從給定的是成功的次數至少是一個二項式的條件分佈來樣，你可以計算條件分佈，然後直接採樣從中。

這是很容易計算出，如果X是二項式與參數p和n，然後

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

因此，下面的函數將工作：

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

如果你要調用以上函數多次使用相同的n和p，那麼你可以預先計算矢量probs並簡單地使用函數的最後一行只要你需要它。

我沒有基準，但我懷疑是打了小姐的做法是最好的時候k小，p不要太靠近0，n大，但對於較大k較大，p接近0 ，並且n更小，那麼上述可能是優選的。

來源

2017-05-10 11:46:02

使用rbinom生成隨機數，但排除範圍內的0

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