在帮助文件中rbinom,size参数是一些试验(包括零),但它没有说明这是否也可以是一个向量.
使用此功能的正确方法是
table(rbinom(n = 1000, size = 1, prob = 0.2))
0 1
809 191
但是这里发生了什么？
table(rbinom(n = 1000, size = 0:1, prob = 0.2))
0 1
894 106
参数回收大小参数是主要原因.
因为n是1000,0:1回收直到你得到500 0和500 1(交替).
所有0大小的给出0:
> rbinom(10,size=0,prob=0.2)
[1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
导致500 0的+ 500伯努利试验,p = 0.2,导致11000个元素中约100 个.
[你的结果对我来说似乎并不令人惊讶,但如果你不是在寻找它,那么论据回收可以咬人,而且 - 虽然有理由认为0伯努利试验中的成功数量应该定义为0 - 它可能看起来不像起初也很明显.]