R生成聚集的伪随机数答案

【问题标题】：R generate clustered pseudo-random numbersR生成聚集的伪随机数
【发布时间】：2016-02-27 11:16:13
【问题描述】：

在 R 中：我试图找出一种方法来生成值为 0 或 1 的向量。与其从均匀分布中独立地绘制每个 0 和 1，我希望 1 聚集在一起，例如(1,0,0,0,0,0,1,0,1,1,1,1,0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,...)。最简单的形式是：“如果之前的数字是 1，则增加抽到 1 的可能性”。或者使抽到 1 的机会取决于最后抽到的 5 个数字的总和。有没有一种有效的方法可以做到这一点，甚至可能是一个包。会让人想起带有变量prob 的rbinom(n,1,prob)。

【问题讨论】：

只是一个想法，可能会生成一系列序列，随机或交替地全为 0 或全为 1，其长度由概率分布（正态、泊松等）给出。然后将它们连接在一起。您将能够指定长度，并且您将根据您选择的概率得到分布的簇长度

标签： r random numbers

【解决方案1】：

您可以使用循环尝试以下方法。首先，您可以使用示例创建一个名为“x”的变量，该变量将分配初始值 0 或 1。

在循环中，您可以再次使用示例函数，但这次您将值分配给 prob 选项。为此，我将概率设置为 70/30 拆分（即，如果您之前的数字是 0，那么如果您之前的值是 1，那么下一个数字有 70% 的机会是 0，反之亦然。）

x = sample(c(0,1),1)
for(i in 2:100){
  if(x[i-1] == 0){
    x[i] = sample(c(0,1),1,prob=c(0.7,0.3))
  } else {
    x[i] = sample(c(0,1),1,prob=c(0.3,0.7))
  }
}

x[1:20]
[1] 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 0 0

【讨论】：

【解决方案2】：

所以我从 Colin Charles 那里获得了很好的灵感，并添加了一些可调整性。显然有很多方法可以计算概率，因为它受到先前抽签的影响。我最终使用了最后一次w 绘制之和的截止值m 来确定是对每个0/1 使用低概率p0 还是使用高概率p1 来制作长度为l 的向量。

f <- function (l, w, m, p0, p1){

  v = rbinom(w,1,p0) #Initilize with p0

    for (i in w:(l-1)){
      v[i+1] <- ifelse(sum(v[(i-w+1):i]) > m, 
                       rbinom(1,1,p1),  
                       rbinom(1,1,p0))
    }

    return(v)
  }

#Test:
set.seed(8)
plot(f(100, 5, 1, 0.1, 0.6)) #Clustered
plot(f(100, 5, 2, 0.1, 0.4)) #Less clustered

给予：

和（较少聚集）：

【讨论】：