R 每个框中具有最大大小的多项式随机生成

在R中，我想生成一个给定大小N的多项式分布随机数向量，例如使用

rmultinom

，但每个K框都有一个最大大小。 例如：

set.seed(1)
draw = rmultinom(n = 1, size = 1000, prob = c(67,211,264,166,144,52,2,175))

在这种情况下，大小为

1000

，指定放入八个框中的对象总数（

prob

的

length

），以及

prob=c（67211264166144,52,2175）

八个框的概率向量（内部标准化为和1）。此外，我希望

c（67211264166144,52,2175）

是八个框中每个框的最大大小的向量

然而，在这种情况下，可以生成高于

c（67211264166144,52,2175）

（例如，在上面的示例中，

draw[7，]=4

大于2）的数字，而我希望每个数字小于或等于

prob

中指定的每个框的最大大小，除了

绘制

和

size=1000

你知道有什么函数或简单的方法吗？我找不到答案。

来自：“对于n个独立试验，每个试验都导致k个类别中的一个类别的成功，每个类别都有一个给定的固定成功概率，多项式分布给出了不同类别成功次数的任何特定组合的概率。”

这里的关键字是独立的。对每个类别的绘制次数的限制意味着采样不是独立的。如果你的问题是多项式问题，那么所有数字都可以从方框7中提取出来是可能的，尽管可能性很小。这不是您想要的，因此不能使用

rmultinom

这里有一种不同的方法：

# vector of item counts
m <- c(67,211,264,166,144,52,2,175)
# expand the item counts in to a single vector with i repeated m[i] times
d <- unlist(lapply(1:length(m), function(x) rep(x, m[x])))
# sample from d without replacement
s <- sample(d, size=1000, replace=FALSE)
# count the number of items of each type were sampled
table(factor(s))

  1   2   3   4   5   6   7   8 
 63 197 242 153 135  48   2 160

#项目计数向量
M