R语言:逆变换法生成随机数 |
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逆变换法生成随机数:
一、概念解释1、PDF2、PMF3、CDF
二、连续型情况举例三、离散型情况举例
一、概念解释
1、PDF
probability density function 概率密度函数,简称密度函数。连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数 借陈希孺老师所著的《概率论与数理统计》中关于概率密度函数的释义以方便理解概念。 2、PMFprobability mass function 概率质量函数, 概率质量函数是离散随机变量在各特定取值上的概率(就是离散型随机变量的分布律) 例如,抛掷硬币,若为正面记X = 1,反面记x = 0,则概率质量函数为: 3、CDFcumulative distribution function 累积分布函数 ,也叫分布函数,是概率密度函数的积分 常用积分表 二、连续型情况举例步骤: 1、设U = 概率密度函数积分 = 分布函数 2、分布函数求逆,得到x = 式① 3、构造符合均匀分布的随机数 U = runif(num, start, stop) 4、随机数U代入step2中式①,即可得到对应随机数 5、验证生成的x是否符合预期: 绘制x的频数直方图,绘制总体密度函数曲线 利用逆变换法生成1000个服从 f x ( x ) = 3 x 2 , 0 < x < 1 f_x(x) = 3x^2 ,0 < x < 1 fx(x)=3x2,0 |
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