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二値データのシミュレーション

ベルヌーイ分布は二項分布の特別な場合です。 ここでは、Rで両者をシミュレーションし、出力を比較して似ている点を確認します。 どちらの分布も二項乱数関数 rbinom() でシミュレーションできます。 rbinom() には3つの引数が必要です。

  • n は試行回数(乱数の個数、つまり長さ n の出力ベクトル)。
  • size は1回の試行あたりの標本数(各乱数の最大値)。
  • prob はシミュレーションで用いる確率です。

ベルヌーイ分布をサンプリングするには、単に size = 1 を指定します。

二項分布から1回だけ乱数を生成する(n = 1)とき、1回の試行あたりの標本数を大きくする(例: size = 100)と、1回の試行あたりの標本数を1にして(size = 1)、多くの回数サンプリングする(例: n = 100)場合と似た結果になるはずです。

この演習はコースの一部です

R における Generalized Linear Models

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実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Simulate 1 draw with a sample size of 100
binomial_sim <- ___
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