如何在 R 中创建离散正态分布？答案

【问题标题】：How to create a discrete normal distribution in R?如何在 R 中创建离散正态分布？
【发布时间】：2015-09-24 15:06:05
【问题描述】：

我正在尝试使用诸如

之类的东西创建离散正态分布

x <- rnorm(1000, mean = 350, sd = 20)

但我认为rnorm 函数没有内置的“仅离散数字”选项。我花了几个小时试图在 StackOverflow、Google 和 R 文档上搜索这个，但还没有找到任何东西。

【问题讨论】：

什么是“离散正态分布”？我不熟悉这种类型的分布。
如果您的意思是连续分布的最佳离散近似值，我认为您必须自己编写代码。这是关于该主题的简单说明：ssc.wisc.edu/~jkennan/research/DiscreteApprox.pdf

标签： r statistics

【解决方案1】：

显然，没有离散正态分布，因为默认情况下它是连续的。但是，正如here 所述（维基百科不是最好的来源，但无论如何这是正确的）：

如果 n 足够大，则分布的偏斜不会太大。在这种情况下，B(n, p) 的合理近似值由正态分布给出

通过一个简单的例子可以看出这一点：

par(mfrow=c(1,2) )
#values generated by a binomial distribution
plot(density(rbinom(1000, 30, p=0.25)))
#values generated by a normal distribution
plot(density(rnorm(1000)))

剧情：

左边的图（二项式）肯定近似于右边的（正常），这在n goes to Inf时会变得更加明显。

正如您将看到的，rbinom(1000, 30, p=0.25) 将产生离散值（整数）。此外，密度可能不是用于离散变量的最佳函数，但它证明了这一点。

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您想生成一组服从正态分布的随机整数，您可以像这样简单地将它们四舍五入...

    round(rnorm(10, 5, 1), 0)

【讨论】：

不存在“服从正态分布的随机整数集”。

【解决方案3】：

library(extraDistr)
set.seed(12)
rdnorm(10)

【讨论】：