如何针对数据框每行不同size调用rbinom()生成二项分布样本

你的核心问题出在两个地方：一是Truth.Pop列是浮点型数值（年度种群变化率相乘后得到小数），但rbinom()的size参数要求非负整数；二是部分写法未正确处理向量输入或循环范围。以下是具体解决方案：

先修正数据类型 #

种群数量应为整数，先将Truth.Pop转为整数类型：

lambda$Truth.Pop <- as.integer(lambda$Truth.Pop)

方法1：向量化调用（最简洁高效） #

rbinom()原生支持向量输入，直接传入整数值的size即可完成逐行抽样：

lambda$Avail1 <- rbinom(n = nrow(lambda), size = lambda$Truth.Pop, prob = 0.82)

方法2：正确的for循环写法 #

如果需要用循环，确保覆盖所有行并处理整数转换：

lambda$Avail1 <- NA_integer_  # 用整数型NA初始化更规范
for (i in seq_len(nrow(lambda))) {
  lambda$Avail1[i] <- rbinom(1, size = lambda$Truth.Pop[i], prob = 0.82)
}

方法3：sapply实现 #

遍历Truth.Pop的每个值完成抽样：

lambda$Avail1 <- sapply(lambda$Truth.Pop, function(x) rbinom(1, size = x, prob = 0.82))

之前错误的原因解释 #

• 直接调用rbinom(50, lambda$Truth.Pop, 0.82)时，浮点型的size会被自动截断，导致部分行抽样异常；
• 早期循环仅遍历2:50，未覆盖第一行，且未处理浮点型size，导致NA或重复值；
• 未转换Truth.Pop类型时，rbinom会因参数类型不匹配出现隐性错误。

运行上述方法后，Avail1列每行值都会是对应Truth.Pop为规模的二项分布抽样结果，且因每行size不同，抽样值会存在差异。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ducky