創建 10 個分類隨機變量和 10 個連續隨機變量並將它們保存為數據框

Question

我想創建一個包含 10 個分類和 10 個連續隨機變量的數據框。 我可以使用以下循環來做到這一點。

   p_val=rbeta(10,1,1)   #10 probabilities
    n=20
    library(truncnorm)
    mu_val=rtruncnorm(length(p_val),0,Inf, mean = 100, sd=5)#rnorm(length(p))
    d_mat_cat=matrix(NA, nrow = n, ncol = length(p))
    d_mat_cont= matrix(NA, nrow = n, ncol = length(p))
      for ( j in 1:length(p)){
        d_mat_cat[,j]=rbinom(n,1,p[j]) #Binary RV
        d_mat_cont[,j]=rnorm(n,mu_val[j]) #Cont. RV
      }
    d_mat=cbind(d_mat_cat, d_mat_cont)

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Answer 1

rbinom在prob上進行了矢量化，並且rnorm在mean上進行了矢量化，因此您可以使用它：

cbind(
  matrix(rbinom(n * length(p_val), size = 1, prob = p_val), 
         ncol = length(p_val), byrow = TRUE),
  matrix(rnorm(n * length(mu_val), mean = mu_val),
         ncol = length(mu_val), byrow = TRUE)
)

我們可以稍微巧妙地使用rep來使調用更清晰：

p_val = c(0, 0.5, 1)
mu_val = c(1, 10, 100)
n = 4

## 
matrix(
  c(
    rbinom(n * length(p_val), size = 1, prob = rep(c(0, .5, 1), each = n)),
    rnorm(n * length(mu_val), mean = rep(c(1, 10, 100), each = n))
  ),
  nrow = n,
)

#      [,1] [,2] [,3]       [,4]     [,5]     [,6]
# [1,]    0    1    1  1.1962718 9.373595 100.1739
# [2,]    0    0    1 -0.1854631 9.574706 100.0725
# [3,]    0    1    1  3.4873697 9.447363 100.1345
# [4,]    0    1    1  2.8467450 9.700975 101.3178

Answer 2

您可以嘗試使用sapply運行rbinom和rnorm並cbind數據。

cbind(sapply(p_val, rbinom, n = n, size = 1), sapply(mu_val, rnorm, n = n))