R中具有不同元素分布的矩阵

Question

我想创建一个矩阵M:

n <- 10
prob0 <- 0.75
M <- matrix(sample(c(0,1), size=n*n, replace=TRUE, prob=c(prob0, 1 - prob0)), n, n)

其中，对于每个 (i, j) 元素，prob0 是从 uniform([0,1]) 中提取的，而不会重复出现 for 循环（如果可能的话）。我的问题是一个专业化的一般问题是：有没有办法在 R 中创建一个矩阵，比如 NxN，其中每个元素来自不同的分布，而不会重复出现 for 循环？

Answer 1

如果我对你的问题的理解正确，你想要一个矩阵 M，其中每个元素 (i,j) 如果是随机值 r，则为 0，取自 uniform([0,1])，高于 p，否则为 1。这可以通过以下方式轻松实现：

n <- 10
prob0 <- 0.75
matrix(runif(n * n) > prob0, n, n)

如果您想要每个项目的 prob0 不同，只需将其替换为 runif(n * n) 即可：

matrix(runif(n * n) > runif(n * n), n, n)

但此时，您只是比较随机数对，所以

matrix(runif(n * n) > 0.5, n, n)

产生相同的结果。

如果您希望矩阵中的每一项都具有完全不同的分布，您可以创建两个列表，一个包含函数名称，另一个包含函数的参数，然后使用 mapply + do.call:

n_ <- 10
dists <- list(
  NORM_11 = "rnorm",
  UNIF = "runif",
  NORM_23 = "rnorm")
params <- list(
  NORM_11 = list(n = n_, mean = 1, sd = 1),
  UNIF = list(n = n_),
  NORM_23 = list(n = n_, mean = 2, sd = 3))
mapply(dists, params, FUN = do.call)

请注意，名称（NORM_11 等）只是为了方便起见，mapply 按位置匹配 dists 和 params，因此请确保两个列表匹配.

在此示例中，您从每个分布中获得 10 个随机数，按列聚合（命名 dists 列表会有所帮助，因为结果的列将具有相同的名称）。如果你想要从 100 个不同分布中采样的 10x10 矩阵之类的东西，我建议你找到一些方法来生成 dists 和 parameters 并设置 n_ <- 1。这将为您提供一个包含 100 个项目的数字向量，然后您可以使用 matrix() 或通过设置 dims().

轻松地将其塑造成矩阵

如果你想一直使用相同的分布但改变参数，上面的方法就简单多了：

mapply(mean = 101:200, sd = 1:101, FUN = rnorm, MoreArgs = list(n = 1))

（我仍然看不出只从随机分布中抽取一个样本有什么意义……但我想这是题外话）

R中具有不同元素分布的矩阵

Matrix with different element distribution in R

random

r

distribution

matrix