R语言实战：探索伯努利分布函数

R语言实战：探索伯努利分布函数

伯努利分布是概率论中的一种最简单的离散概率分布，它描述了一个随机变量只能取两个值之一的情况。在本文中，我们将使用R语言来实现和应用伯努利分布函数。

理解伯努利分布

伯努利分布的特点是，它的随机变量只有两个可能的取值：成功（1）和失败（0）。成功的概率记为p，失败的概率记为1-p。伯努利分布的概率质量函数（PMF）可以表示为：

P(X = x) = p^x * (1-p)^(1-x)

其中，X表示随机变量，x为0或1。

实现伯努利分布函数

要在R语言中实现伯努利分布函数，我们可以使用以下代码：

# 生成n个服从伯努利分布的随机数
r_bernoulli <- function(p, n) {
  probabilities <- c(1 - p, p)
  samples <- sample(c(0, 1), n, replace = TRUE, prob = probabilities)
  return(samples)
}

在这段代码中，我们创建了一个函数r_bernoulli，它接受两个参数：成功的概率p和所需生成的随机数个数n。我们首先定义了两个概率：失败概率为1-p，成功概率为p。然后使用sample函数从{0, 1}中随机抽取n个数，以概率probabilities进行抽样，replace参数设置为TRUE表示可重复抽样。最后