Mô phỏng dữ liệu nhị phân

Phân phối Bernoulli là một trường hợp đặc biệt của phân phối nhị thức. Tiếp theo, bạn sẽ xem cách mô phỏng cả hai trong R và sau đó xem xét các đầu ra để thấy điểm tương đồng. Cả hai phân phối đều có thể được mô phỏng bằng hàm nhị thức ngẫu nhiên: rbinom(). rbinom() cần 3 đối số:

• n: số lần rút thăm hay số lượng số ngẫu nhiên (tức là một vector đầu ra có độ dài n).
• size: số mẫu trên mỗi lần rút (tức là giá trị tối đa của mỗi số ngẫu nhiên).
• prob: xác suất cho mô phỏng.

Để lấy mẫu theo Bernoulli, bạn chỉ cần dùng size = 1.

Nếu ta thực hiện một lần rút ngẫu nhiên (n = 1) từ phân phối nhị thức với số mẫu trên mỗi lần rút lớn (ví dụ size = 100), ta sẽ nhận được kết quả tương tự như khi lấy nhiều mẫu (ví dụ n = 100) với 1 mẫu mỗi lần rút (size = 1).