生成多项分布的随机数向量并计算多项概率。

长度向量K0:size 中的整数。

要绘制的随机向量的数量。

integer, sayN，指定放入的对象总数K典型多项式实验中的方框。对于 dmultinom ，默认为 sum(x) 。

长度的非负数值向量K，指定概率K课程；内部标准化为总和 1。不允许出现无限值和缺失值。

逻辑性；如果计算 TRUE, 对数概率。

如果 x 是K-分量向量， dmultinom(x, prob) 是概率

P(X[1]=x[1], … , X[K]=x[k]) = C * prod(j=1 , …, K) p[j]^x[j]

whereC是“多项式系数”C=N！/(x[1]! * … * x[K]!)andN = sum(j=1, …, K) x[j].根据定义，每个组件X[j]呈二项分布为 Bin(size, prob[j])j = 1, …, K.

rmultinom() 算法绘制二项式X[j]fromBin(n[j], P[j])sequentially, wheren[1]=N(N:= size ),P[1] = p[1](pprob 缩放为 1), 之和，对于j≥2, recursively,n[j] = N - sum(k=1, …, j-1) X[k]andP[j] = p[j] / (1 - sum(p[1:(j-1)])).

对于 rmultinom() ，一个整数Kxn矩阵，其中每列都是根据所需多项式定律生成的随机向量，因此求和为 size 。虽然转置结果一开始看起来更自然，但由于按列存储，返回的矩阵更有效。

dmultinom 目前根本没有矢量化，并且没有 C 接口 (API);，这可能会在将来进行修改。

Distributions 适用于标准发行版，包括 dbinom ，它在概念上是一个特殊情况。