2014-10-20 70 views

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一个可能的方法是使用rbinom。一步一步,产生第一的0和1 vecotr,然后将其转换成x和y:

vec = ifelse(rbinom(200, 1, 0.5)==0,"x","y")) 
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'ifelse'是矢量化的。你不需要'sapply'循环 – 2014-10-20 16:29:47

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我们需要多一点的信息是有益的,但如果你想200个值,100 X和100的y的载体,则只是这样做:

t <- rep(c('X','Y'), 100) 

如果你想要这个随机order:

t <- sample(t) 
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这不一定是真实的,你会看到下面所描述的仿真场景的恰好是100 X和Y的。也许't < - sample(c('X','Y'),200,replace = T)'也是对理想结果的合理解释。每个元素的X或Y的机会相同,但X和Y的总数可能不同 – MrFlick 2014-10-20 17:26:07

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我想我不明白这些问题。我没有意识到目标是模拟,而不仅仅是创建一个向量。 – 2014-10-20 19:50:28

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也许我误解了。这个问题的形式并不完全清楚,但有可能是这两个建议中的一个应该起作用。 – MrFlick 2014-10-20 19:59:27

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