Simulando datos binarios

Una distribución de Bernoulli es un caso especial de una binomial. A continuación, verás cómo simular ambas en R y después examinar los resultados para comprobar en qué se parecen. Ambas distribuciones pueden simularse con la función binomial aleatoria: rbinom(). rbinom() requiere 3 argumentos:

• n, que es el número de extracciones o números aleatorios (es decir, un vector de salida de longitud n).
• size, que es el número de ensayos por extracción (es decir, el valor máximo de cada número aleatorio).
• prob, que es la probabilidad para la simulación.

Para muestrear con una Bernoulli, simplemente usa size = 1.

Si tomamos una sola extracción aleatoria (n = 1) de una distribución binomial con un gran número de ensayos por extracción (p. ej., size = 100), deberíamos obtener resultados similares a tomar muchas extracciones (p. ej., n = 100) con 1 ensayo por extracción (size = 1).