आर: संभाव्यता घनत्व वितरण

Question

से डेटा जेनरेट करें कहें कि मेरे पास एक संभावित सरणी वितरण के साथ एक सरल सरणी है।

library(stats)  
data <- c(0,0.08,0.15,0.28,0.90) 
pdf_of_data <- density(data, from= 0, to=1, bw=0.1) 

क्या कोई तरीका है कि मैं उसी वितरण का उपयोग करके डेटा का एक और सेट उत्पन्न कर सकता हूं। चूंकि ऑपरेशन संभाव्य है, इसे अब प्रारंभिक वितरण से बिल्कुल मेल नहीं करना चाहिए, लेकिन इसे अभी से उत्पन्न किया जाएगा।

मुझे अपने आप पर एक सरल समाधान खोजने में सफलता मिली है। धन्यवाद!

Answer 1

आपका सबसे अच्छा शर्त, अनुभवजन्य संचयी घनत्व समारोह उत्पन्न उलटा अनुमान लगाने के लिए है, और फिर इनपुट को बदलने।

यौगिक अभिव्यक्ति लग रहा है

random.points <- approx(
    cumsum(pdf_of_data$y)/sum(pdf_of_data$y), 
    pdf_of_data$x, 
    runif(10000) 
)$y 

तरह पैदावार

hist(random.points, 100) 

Answer 2

?density के दस्तावेज़ीकरण में उदाहरणों से आप (लगभग) जवाब प्राप्त करते हैं।

तो, कुछ इस तरह यह करना चाहिए:

library("stats")  
data <- c(0,0.08,0.15,0.28,0.90) 
pdf_of_data <- density(data, from= 0, to=1, bw=0.1) 

# From the example. 
N <- 1e6 
x.new <- rnorm(N, sample(data, size = N, replace = TRUE), pdf_of_data$bw) 

# Histogram of the draws with the distribution superimposed. 
hist(x.new, freq = FALSE) 
lines(pdf_of_data) 

तुम बस rejection sampling. वैकल्पिक रूप में के रूप में अपने अंतराल के बाहर खींचता है अस्वीकार कर सकते हैं, तो आप एल्गोरिथ्म लिंक में वर्णित उपयोग कर सकते हैं।

Answer 3

वक्र से आकर्षित करने के लिए:

sample(pdf_of_data$x, 1e6, TRUE, pdf_of_data$y)