在R语言中基于概率向量抽取0/1：10个样本的抽样需求

你可以通过以下两种方法生成符合要求的0/1数值：

方法一：使用rbinom函数（高效推荐） #

rbinom支持向量形式的概率参数，适合批量生成伯努利随机数：

# 定义每个数值取0的概率向量
p0 <- c(0.1989185, 0.2879522, 0.1142932, 0.3057067, 0.2056559, 
        0.1492126, 0.2775737, 0.3332775, 0.9276861, 0.4373286)

# 设置随机种子（可选，保证结果可复现）
set.seed(123)

# 生成结果：prob参数传入取1的概率（1 - 取0的概率）
result <- rbinom(n = length(p0), size = 1, prob = 1 - p0)
print(result)

运行后会输出10个0或1的数值，每个数值取0的概率对应p0中的元素。

方法二：使用sample函数（直观易懂） #

如果需要更直白地指定0和1的抽取概率，可以用sapply循环处理每个概率：

p0 <- c(0.1989185, 0.2879522, 0.1142932, 0.3057067, 0.2056559, 
        0.1492126, 0.2775737, 0.3332775, 0.9276861, 0.4373286)

set.seed(123)
result <- sapply(p0, function(p) sample(c(0, 1), 1, prob = c(p, 1-p)))
print(result)

这里sample函数每次从c(0,1)中抽取1个元素，概率分别为p（取0）和1-p（取1）。

说明 #

• set.seed()用于固定随机数生成的初始状态，不需要固定结果的话可以删除该行。
• 生成大量随机数时，rbinom的效率远高于循环调用sample，优先推荐前者。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者locket