如何在R中为1000个项目(行)生成1和0的矩阵,其中每个项目对于6种可能性(列)特征中的单个特征只能为1,特征A,B,C,D,E和F例如
item A B C D E F
1 1 0 0 0 0 0
2 0 1 0 0 0 0
3 1 0 0 0 0 0
4 0 0 0 0 1 0
5 0 0 0 0 1 0
6 0 0 1 0 0 0
7 0 0 0 1 0 0
8 0 1 0 0 0 0
9 1 0 0 0 0 0
10 0 0 0 0 1 0
因此,当绘制这6个特征时(在x轴上A = 0,B = 0.2,C = 0.4,D = 0.6,E = 0.8,F = 1),它们的密度概率遵循β(3,7)分布?
我的目标是生成一组类似的矩阵,每个矩阵代表不同的β分布,例如(7,3),(2,8),(8,2),(3,3),这样它们可以共同覆盖范围很广 . 其中,包括可能的除(0.5,0.5)以外的双峰分布 .
1 回答
请查看模拟结果 . 我使用
sample
函数,通过prob参数设置概率分布 . 对于B(0.5,0.5),您可以在0
和1
邻域调整x
向量以排除无穷大: