给各位拜年了，小弟又有问题，请教能否不用循环实现？求优化的R代码

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算法：欲生成一个10行10列的二维表（矩阵）T，T中每个元素均为0或1。首先随机生成最后一列，即第10列。然后要求自第1列至9列，分别以递减的比率与最后一列相同。如第1列有90%的元素与最后一列相同，第9列有80%的元素与最后一列相同，依次类推，第9列有10%的元素与最后一列相同。

请教：1、生成的二维表可能会很大，如10万行，10万列，甚至更大，至少保证10万*10万时不出现内存不够的现象。2、递减可以匀速递减，也可以非匀速递减。3、第1列与最后一列的相似程度（上例为90%），以及倒数第2列与最后一列的相似程度（上例为10%）可调。

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关键词：R代码 各位好 倒数 元素

我也是R的初学者
我对于您的问题的想法是：
1.首先内存问题这要看您的机器的，以我的经验10w*10w已经很大了，不过我是32位2GB的pc
2.不知道您这里列与列相似的概念是什么，如果是1所占的比例，那是不是用二项分布，针对参数p来做循环

1. a <- matrix(0,nrow=10,ncol=10)
   
2. len <- seq(0,1,length=nrow(a))
   
3. i <- 1
   
4. for(p in len){
   
5.   a[,i] <- rbinom(ncol(a),1,p)
   
6.   i=i+1
   
7. }

复制代码

在小样本下会有二项分布随机数产生1的概率不完全等于参数p的情况，但大样本应该没什么问题

嗯，楼上貌似是对的！

jiangqing001 发表于 2015-1-22 13:57
在小样本下会有二项分布随机数产生1的概率不完全等于参数p的情况，但大样本应该没什么问题

兄台，我试了下您的代码，貌似数据量小的情况下有误差。　能否在无论数据量大小的情况下都达到要求　？

yukuang 发表于 2015-1-23 08:44
兄台，我试了下您的代码，貌似数据量小的情况下有误差。　能否在无论数据量大小的情况下都达到要求　？

如果要用随机数的方法的话，不能保证在小样本下避免偏差的。
那还是考虑其他的方法吧。

可以尝试一下sample函数