R生成的随机数少于rnorm，rexp，rpois和runif指定的数量

Question

我必须为两组大小为N的向量生成随机数。

一组的概率为p，另一组的概率为q = 1-p。 （例如，对于1000个p = 0.5的群体，我必须从分布中生成500个随机数，而从另一个分布中生成500个）。 由于这是一个模拟，因此我必须改变“ p”，因此我编写了代码以生成如下代码：

group1 = rnorm(n = N*p)
group2 = rnorm(n = N*q) # 1st method
group2 = rnorm(n = (N - N*p)) # 2nd method    

使用上述两种方法，R生成的随机数要比第2组的几行少（第一种方法的行大约为35％，第二种方法的行大约为12％）。

我也遇到了与rexp，rpois和runif相同的错误。

以下是这两种方法的快照，供您参考。

#### EXAMPLE SCRIPT #####

N = 1000
p1 = seq(0.01, 0.99, 0.001)
q1 = 1 - p1


### FIRST METHOD ###

X = data.frame()
for (i in 1:length(p1))
{
X[i, 1] = p1[i]
X[i, 2] = q1[i]
X[i, 3] = length(runif((N * X[i, 1])))
X[i, 4] = length(runif((N * X[i, 2])))
X[i, 5] = X[i, 4] + X[i, 3]
}

table(X[, 5] == 1000) # column three + coulmn four should sum to 1000


### SECOND METHOD ###

Y = data.frame()
for (i in 1:length(p1))
{
Y[i, 1] = p1[i]
Y[i, 2] = q1[i]
Y[i, 3] = length(runif((N * Y[i, 1])))
Y[i, 4] = length(runif((N - N * Y[i, 1])))
Y[i, 5] = Y[i, 3] + Y[i, 4]
}

table(Y[, 5] == 1000) # column three + coulmn four should sum to 1000

Answer 1

R FAQ 7.31-舍入错误-您的特定问题归结为：

> p=0.32
> p*1000 + (1-p)*1000
[1]1000

好吧，看起来很正确。 但这是真的吗？

> (p*1000 + (1-p)*1000) == 1000
[1] FALSE

不，为什么不呢？ 怎么了

> (p*1000 + (1-p)*1000) - 1000
[1] -1.136868e-13

1 ^在10 ^ -13中。 意思是：

> length(runif(1000*p))
[1] 320
> length(runif(1000*(1-p)))
[1] 679

因为：

> as.integer(1000*p)
[1] 320
> as.integer(1000*(1-p))
[1] 679

总计为999。有关浮点近似值的详细信息，请参见R FAQ 7.31。

解决方案是在处理计数时尽可能多地使用整数。

> Np = as.integer(1000*p)
> length(runif(Np))
[1] 320
> length(runif(1000-Np))
[1] 680

而不是将q计算为1-p并将其乘以N来尝试获得1000-N*p 。