対数正規パラメータに基づいて、ベクターを構築する方法

Question

I以下のベクトルがあります。

foo <- c(1.376, 1.132, 0.828, 0.88, 1.124, 0.955, 1.292, 0.995, 1.207, 
1.076, 1.085, 1.061, 0.918, 1.097, 1.505, 1.141, 1.001, 0.927, 
1.339, 1.07, 1.332, 0.951, 0.969, 0.904, 0.89, 0.942, 1.141, 
0.798, 0.856, 0.819, 1.055, 1.262, 0.919, 1.024, 1.034, 1.088, 
1.183, 1.214, 1.159, 0.952, 0.912, 0.812, 0.985, 1.097, 0.948, 
1.168, 1.052, 0.922, 1.06, 0.741, 0.797, 0.952, 1.024, 1.858, 
1.073, 1.107, 0.853, 0.931, 0.732, 1.218, 1.09, 1.177, 0.931, 
1.105, 1.115, 1.221, 0.948, 1.146, 1.201, 1.16, 0.542, 1.067, 
1.056, 1.013, 0.986, 0.971, 1.125, 1.127, 0.971, 1.167, 1.148, 
1.074, 1.089, 1.001, 0.715, 0.945, 1.319, 1.15, 0.861, 0.733, 
0.783, 0.704, 1.176, 0.766, 1.466, 0.88, 0.873, 1.906, 1.584, 
1.076) 

をそして私は、次のパラメータを取得することができます：

> broom::tidy(MASS::fitdistr(foo,"lognormal")) 
    term estimate std.error 
1 meanlog 0.03062806 0.01947609 
2 sdlog 0.19476092 0.01377168 

私の質問は、私は新しいベクトルを作成する方法であります上記のパラメータを使用してfooと同じ長さの文字列（barと呼ぶ）を使用します。

私は（おそらく間違っている）、これを試してみました：

> rnorm(foo,mean=log(0.03062806), sd=log(0.19476092)) 
    [1] NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
[39] NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 
[77] NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 

Answer 1

私はあなたがこのような何かをする必要があると思う：

rnorm(foo,mean=0.03062806,sd=0.01947609) 

問題は、あなたがのパラメータ内log機能を使用していることですノーム。

数学的にログ（0.01947609）は文書で、< 0をSDのケースについてはNaNを与えるだろうと私は与えているのNaN を返す指定された負の量（-3.938568）で見れば参照の下に。

?rnormのドキュメントから：

N以外の数値引数が 結果の長さに再循環されます。論理引数の最初の要素のみが使用されます。 SD = 0

と

SDは、0に MUの点質量を減少させるように、これは制限を与えます。 sd < 0はエラーでNaNを返します。

出力コマンドの例：私は理解していない

> rnorm(foo,mean=0.03062806,sd=0.01947609) 
    [1] 0.032124378 0.042014230 0.045366499 -0.001474950 
    [5] 0.061332938 0.008669682 0.019695857 0.042559250 
    [9] 0.041862975 -0.010617882 0.067133856 0.016494814