R，rbinom（），NA和矩阵：如何忽略NA却保留它们

Question

我通过二项式概率表达式将一些值放在矩阵中。 问题是我需要在矩阵中保留一些NA值，但是输入NA时rbinom（）返回错误。

我的算法包括以下内容：

• （1）从一列值矩阵开始。
• （2）将矩阵中的值加倍。
• （3）从0.5的二项式概率中选择一个随机值。
• ...更多不必要的事情

这是一个可重现的示例。

set.seed(10)
xn <- matrix(c(NA, 100, 100, 100, 100, NA, NA, 100, 100, NA), byrow=TRUE, ncol=2)
dup <- xn * 2 
z <- matrix(rbinom(n=rep(1,length(dup)), size = as.vector(dup), prob = 0.5), nrow = nrow(dup))
Warning message:
In rbinom(n = rep(1, length(dup)), size = as.vector(dup), prob = 0.5) :
  NAs produced

我考虑过只选择矩阵中具有实际值的值。

set.seed(6)
xn_bin <- rbinom(n=rep(1,length(dup[-which(is.na(dup))])), size = as.vector(dup[-which(is.na(dup))]),prob = 0.5)

我不知道如何将矩阵重新组合在一起，因为我需要从xn_bin中获取结果，并将其放回新矩阵中的相同位置，因为dup值已输入rbinom（）中。

如果那没有任何意义。 xn_bin将给出值：xn_bin [1] 10111511298103103

dup将给出：

dup
     [,1] [,2]
[1,]   NA  200
[2,]  200  200
[3,]  200   NA
[4,]   NA  200
[5,]  200   NA

我希望最终矩阵具有xn_bin的值和xn的NA值：

         [,1] [,2]
[1,]   NA   101
[2,]   115  112
[3,]   98   NA
[4,]   NA   103
[5,]   103  NA

任何想法如何有效地做到这一点？

Answer 1

请注意，顺序不同，但是矩阵结构中的位置是所需的，并且由于这是一个随机过程，不应由位置确定，因此我不明白为什么此结果不如您的排序有效（已填充R个矩阵）按列而不是按行）：

 xn_bin <- z

 set.seed(6)
 xn_bin[ !is.na(z) ] <- rbinom(n=rep(1,length(dup[-which(is.na(dup))])), 
                               size = as.vector(dup[-which(is.na(dup))]),prob = 0.5)
 xn_bin
     [,1] [,2]
[1,]  NaN   98
[2,]  101  103
[3,]  115  NaN
[4,]  NaN  103
[5,]  112  NaN