Rのrtruncnorm関数が同じ観測値を生成する

Rの切り捨て正規分布関数を使用して、上限と下限の間の数値を生成しようとしています。、 1494397800 - エポック時間（： - - 私が必要な観察、 1494396000の数エポック時間（2017年5月10日午前二時00分00秒実時間）Rのrtruncnorm関数が同じ観測値を生成する

rtruncnorm(4,1494396000,1494397800, 6360,2640)

4：これは私が使用していますステートメントです実際の時間：2017年5月10日二時30分00秒）、 6360から2640 、106分（106 * 60 = 6360秒）を意味 - SD 44分（44 * 60 = 2640秒）

このすべき理想的には、5月10日の02:00:00と02:30:00の間の4回の観測時間を与えてください。しかし、私が得られる出力は次のとおりです：1494396000 1494396000 1494396000 1494396000 is is 2017-05-10 02 ：00：00

なぜrtruncnormが私に4つの全く同じ観察を与えているのか理解できません。 msmパッケージからrtnorm関数を使ってみましたが、結果は同じです。

右方向にナッジが大きく1494396000の下トランケーション限界は6360の平均上記566057の標準偏差である

出典

2017-05-10 Shardul Pendharkar

を理解されるであろう。すべてのシミュレートされた値がより小さい切り捨ての制限を下回る結果をもたらす平均を指定すると、関数はすべての値の下限の切り捨ての制限を返します。私は、トランケーションの限界の間のどこかに平均を指定するつもりだったと思います。あなたは「何

library(truncnorm) 

rr = c(1494396000, 1494397800) 

hist(rtruncnorm(10000, 1494396000, 1494397800, 1494396000, 500), 
    breaks=seq(rr[1],rr[2], length=40), xlim=rr, main="Mean=1494396000", xlab="") 

hist(rtruncnorm(10000, 1494396000, 1494397800, 6360, 500), 
    breaks=seq(rr[1],rr[2], length=40), xlim=rr, main="Mean=6360", xlab="")

出典

2017-05-10 20:26:11 eipi10

ありがとうございます@ eipi10。私は問題を理解した。エポック時間がR（1970年1月1日からの秒数）、2017-05-10 02:00:00で計算される方法は、1494396000という非常に大きな数になります。クライアントによって提供される平均とSDは単純に分とそれに付随する日付コンポーネントがなく、この結果、範囲と平均値とSDの間に大きな違いが生じます。この問題を克服する方法を理解する必要があります。 –

私はあなたがちょうどあなたが正常な分布をあなたの問題を非常にうまくモデル化しないことを共有したことに基づいてそれを提案します。ポアソン分布と指数分布は2つあります（私の頭の上から外れています）。 – HFBrowning

（Eipi10がパンチに私を打ち、そしてこの答えはRはそれがないように動作する理由を説明して彼らに賛辞であることを意味する）

本質的にしようとしているのは、分布の裾の極端から、標準偏差があなたの限界に比べて非常に大きい値を引き出すことです。私はデモを手伝うためにMSPaintで恐ろしい素早い画像を作った。あなただけの上限と下の間でいくつかのランダムな値をしたいのように聞こえることを考えると

- あなたは平均値と標準偏差を定義する必要がありますあなたが確信している（あるいは、それらが何であるかを知っていますか？）あなただけのモデルを作る必要がない場合は、次のように使ってください。

runif(4, min = 1494396000, max = 1494397800)

出典

2017-05-10 20:37:05 HFBrowning

Rのrtruncnorm関数が同じ観測値を生成する

答えて

関連する問題