我正在尝试理解贝叶斯网络中的采样（目前是简单的未优化先验采样）。据我所知，目的是生成有限数量的样本，并观察它们如何在网络中传播。我不明白为什么这个过程需要随机数生成器。

假设你有一个随机变量节点，其条件概率分布（CPD）如下：

| Color | P(Color) ||------------------|| Red   | 0.1      || Green | 0.2      || Blue  | 0.7      |

然后，我找到的介绍说，对于你想要获取的每个样本，你应该调用一个random()函数，生成例如在[0.0, 1.0)之间的数值，然后检查它落在哪个子区间，Red:[0.0, 0.1)，Green:[0.1, 0.3)还是Blue: [0.3, 1.0)。

我的问题是，为什么还要调用随机数生成器呢？毕竟，你的概率就在眼前。如果你事先决定要创建n个样本，你不能简单地让0.1*n个样本是红色，0.2*n个样本是绿色，0.7*n个样本是蓝色吗？对于具有其条件概率分布的子节点，你可以根据各自的条件概率再次分割所有红色、绿色和蓝色样本，同样不需要使用随机数生成器。

这仍然是一种近似，因为你仍然没有对完整的联合概率分布进行推理。而且在极限情况下，当n –> 无穷大时，这应该仍然会接近正确的条件概率，对吗？

回答：

以下是Hernan C. Vazquez的评论，摘自他在回答我的第一个问题时的交流。在这次交流中，他的评论回答了我的原始问题，所以我想在这里作为答案发布出来。

你需要随机数，因为如果样本不是随机选择的，它可能会以某种方式产生偏差。你需要确保数据代表总体，而实现这一点的方法是通过随机数生成器。

换句话说，你可以有正面或反面各0.5的概率。如果我想取2个样本（n = 2），并且我使用0.5 * n，那么每次出现正面或反面时，接下来的结果将是相反的，P（正面 | 反面）= 1，反之亦然。这不是一个有代表性的样本，因为P（正面 | 反面）= 0.5。你改变了游戏规则。