r语言 - 创建 10 个分类随机变量和 10 个连续随机变量，并将它们另存为数据框

Question

我想创建一个包含 10 个分类变量和 10 个连续随机变量的数据框。我可以使用以下循环来做到这一点。

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)

欢迎任何替代选择。

Answer 1

rbinom

在prob上矢量化，rnorm在mean上矢量化，所以你可以使用它：

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)
)

我们可以聪明一点rep使通话更干净：

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

您可以尝试使用sapply来运行rbinom，rnorm和cbind数据。

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