根据指数分布生成故障

问题描述

我需要根据其他3个参数（A，B和C）的行为生成故障数据。例如：如果A> 10，B> 10和C> 10，则发生故障的可能性为0.99。否则，如果A 10和C> 10，则概率为0.30。在知道它们遵循指数分布的情况下如何产生这些失败？

我想生成100个周期的数据，即每个周期我想要获得有关是否失败的信息。

任何帮助将不胜感激。

解决方法

您需要指定在其他情况下会发生什么，但是您想要使用rexp()函数，然后编写函数或使用if else语句，其内容如下：

if (A>10 & B>10 & C>10) {
  rexp(100,rate=0.99)
} else {
  rexp(100,rate=0.30)
}

更新： 听起来您想要这样的东西：

if (A>10 & B>10 & C>10) {
  p = rpois(100,rate=0.99)
} else {
  p = rpois(100,rate=0.30)
}
p[p>0]=1

if-else创建一个向量p，其中包含每个周期的估计失败次数。然后，最后一行将所有失败的所有期间编码为1，否则为0。