从 Poisson 分布采样
我们给出了一个小城市每年的平均殴打、抢劫和伤害案件数（分别为 150、300 和 50）。已知这三类犯罪可以用多元 Poisson 分布建模，请您为下一年的犯罪数量创建 10 种不同的情景。
本练习是课程的一部分
R 中的混合模型
练习说明
- 使用函数
rpois，根据各自对应的 lambda 为每种犯罪类型各生成 10 个观测值。 - 将模拟得到的犯罪数量合并为一个多元 Poisson 分布的数据表示。
- 检查您模拟情景的取值。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
set.seed(1541)
# Create the vector of lambdas
lambda_1 <- c(150, 300, 50)
# Create the sample of each crime
assault_1 <- ___(n = ___, lambda = ___)
robbery_1 <- ___(n = ___, lambda = ___)
battery_1 <- ___(n = ___, lambda = ___)
# Combine the results
cities_1 <- cbind(assault_1, ___, battery_1)
# Check the sample
cities_1