आर

Question

के साथ एक घनत्व वस्तु से स्टोकेस्टिक यादृच्छिक भटक उत्पन्न मैं एक घनत्व वस्तु इस तरह बनाया dd है:

x1 <- rnorm(1000) 
x2 <- rnorm(1000, 3, 2) 
x <- rbind(x1, x2) 
dd <- density(x) 
plot(dd) 

कौन सा यह बहुत ही गैर गाऊसी वितरण का उत्पादन:

alt text http://www.cerebralmastication.com/wp-content/uploads/2009/09/nongaus.png

मैं करूंगा आखिरकार इस वितरण से यादृच्छिक विचलन प्राप्त करना पसंद है जैसे कि सामान्य वितरण से कैसे नाराज हो जाता है।

जिस तरह से मैं इसे क्रैक करने की कोशिश कर रहा हूं वह है कि मैं अपने कर्नेल की सीडीएफ प्राप्त करूँ और फिर मुझे यह बताएं कि अगर मैं इसे संचयी संभावना (उलटा सीडीएफ) पास करता हूं तो मुझे भिन्नता बताएं। इस तरह मैं घनत्व से ड्रॉ में वर्दी यादृच्छिक विविधता के वेक्टर को बदल सकता हूं।

ऐसा लगता है कि मैं जो करने की कोशिश कर रहा हूं वह कुछ बुनियादी होना चाहिए जो दूसरों ने मेरे सामने किया है। क्या ऐसा करने का कोई आसान तरीका या सरल कार्य है? मैं पहिया reinventing से नफरत है।

FWIW मुझे this R Help article मिला लेकिन मैं जो भी कर रहा हूं उसे मैं नहीं समझ सकता और अंतिम आउटपुट जो मैं कर रहा हूं, वह प्रतीत नहीं होता है। लेकिन यह एक कदम हो सकता है जिस तरह से मैं समझ में नहीं आता।

मैंने अभी Johnson distribution from the suppdists package के साथ जाने पर विचार किया है लेकिन जॉनसन मुझे मेरे बिडोडल कूल्हे को नहीं दे पाएगा जो मेरे डेटा में है।

Answer 1

यह सिर्फ मानकों का मिश्रण है। तो क्यों कुछ नहीं:

rmnorm <- function(n,mean, sd,prob) { 
    nmix <- length(mean) 
    if (length(sd)!=nmix) stop("lengths should be the same.") 
    y <- sample(1:nmix,n,prob=prob, replace=TRUE) 
    mean.mix <- mean[y] 
    sd.mix <- sd[y] 
    rnorm(n,mean.mix,sd.mix) 
} 
plot(density(rmnorm(10000,mean=c(0,3), sd=c(1,2), prob=c(.5,.5)))) 

यह ठीक होना चाहिए यदि आपको केवल इस मिश्रण वितरण से नमूने हैं।

Answer 2

वैकल्पिक दृष्टिकोण:

प्रोग्रामिंग की तुलना में एक आँकड़े सवाल ...