r语言离散随机变量产生随机数

在R语言中，生成离散随机变量通常使用`sample()`函数或特定的包提供的函数。以下是几种常见的方法：

1. `sample()`: 如果你想从一组离散数值中随机抽取，可以使用这个函数。例如，如果你有一个整数向量`values`, 你可以这样做：

   discrete_values <- c(1, 2, 3, 4) # 一组离散值
   random_discrete <- sample(discrete_values, size = 1) # 生成单个随机数
   random_discrete_multiple <- sample(discrete_values, size = 10) # 生成10个随机数

2. 包如`devtools`或`MASS`中的函数：比如`rbinom()`用于二项分布，`rpois()`用于泊松分布，`rgamma()`或`rweibull()`用于Gamma或Weibull分布等，它们需要指定参数来生成相应的随机数。

- 示例：产生10个服从伯努利分布（成功概率为0.5）的随机数：

   set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可复现
   bernoulli_randoms <- rbinom(n = 10, size = 1, prob = 0.5)

相关问题

R语言如何已知分布概率求随机变量

在R语言中，如果你想要根据已知的概率分布生成随机变量，你可以使用`runif()`函数来生成均匀分布的随机数，`rnorm()`函数用于正态分布，`rexp()`函数用于指数分布，`rmultinom()`用于多元离散分布等。例如：

1. **均匀分布**：

   set.seed(1) # 设置随机种子为了复现结果
   random_uniform <- runif(n = 10, min = 0, max = 1) # 生成10个[0,1]之间的均匀分布随机数

2. **正态分布**：

   random_normal <- rnorm(n = 10, mean = 0, sd = 1) # 生成10个均值为0，标准差为1的正态分布随机数

3. **指数分布**：

   random_exponential <- rexp(n = 10, rate = 1) # 生成10个率参数为1的指数分布随机数

4. **多元离散分布**（比如二项分布、泊松分布）：

   random_multinomial <- rmultinom(n = 10, size = 1, prob = c(0.5, 0.5)) # 生成10次伯努利试验，成功概率各为0.5和0.5

要生成特定分布的随机数，你需要知道该分布的参数，并利用相应的函数。每个函数的第一个参数通常是需要生成的随机数值的数量。

MATLAB产生 1000 个随机交量服从正态分布N(1.2)、计具 所产生随机变量的均值和方差。

在MATLAB中，你可以使用`randn`函数生成标准正态分布的随机数，然后通过加法操作调整其平均值和标准差来得到特定分布的随机变量。假设你想生成均值为1.2的标准正态分布，然后乘以一个系数使其转换为平均值为目标值，例如1.2本身，因为标准正态分布的平均值和标准差都是1。

首先，你需要确定标准正态分布的随机变量的数量，比如1000个，可以用`randn(1,1000)`生成。然后加上1.2来改变均值，即`1.2 + randn(1,1000)`。

由于原始的标准正态分布的方差已经固定为1，当你改变了均值并保持分布不变（即没有改变数据的离散程度），方差仍然是1。因此，这个变换后的随机变量序列的方差也是1。不过如果你想要改变方差，你需要对每个随机变量应用一个新的标量，而不是简单地加上常数。

下面是生成随机变量及其统计信息的MATLAB代码示例：

% 生成1000个随机变量服从均值为1.2的标准正态分布
random_variables = 1.2 + randn(1, 1000);

% 计算均值和方差
mean_value = mean(random_variables);
variance = var(random_variables);

% 打印结果
fprintf('Mean value: %f\n', mean_value);
fprintf('Variance: %f\n', variance);

运行这段代码，你会得到生成的随机变量的均值和方差。