論文からいくつかのことをシミュレートするために、Rで自分の確率密度関数を作りたいと思います。指数分布が修正されたR
それは何らかの形で指数分布に似ていますが、私が本当にやりたいことは1 ...
はこれを行うにはあり、このような方法である「改変」に指数分布を再定義しているのですか？ありがとう。
私はこのシミュレートする：
B（X）= {（μ/ P）から（e ^（ - （μX-Q）/ p）を、X> Q（XBAR）と0そうでない場合}
のxbarは、平均的には、意味上の行とxが、ある
あなたは以下から切り捨てられた指数分布は指数分布に残っていることを認識していますか？私はあなたが?sampleでやりたいことができると信じて
私たち電子あなたの知ら分布関数b(x)は確率のベクトルを生成するために、任意の分布からサンプルを生成するためのいくつかの非常に興味深い方法があり、その後
sample(x,size, replace=TRUE,prob=bprob)
、bprob言います。たとえば、Normal RandomNumbers：機械分析を使用してBestAlgorithmを選択する WHペイニーWashlngtonState University（Web上のどこか）、またはNumerical Recipes in C 科学計算の技術第2版 William H. Press、Saul A. Teukolsky他、章7.3
確かに： 'rmodexp'（または何らかのもの）と呼ばれる関数を定義します。しかし、ランダムな偏差生成は必ずしも容易ではありません。分布のごくわずかな変更によって、シミュレートや効率的なシミュレートが非常に難しくなります。あなたが望んでいるものを正確に教えてくれれば（つまり、あなたは後になっている修正された関数の密度関数または累積密度関数とは何ですか？）誰かがおそらく助けてくれるでしょう... –
これはhttp：//stats.stackexchangeにもっと適していますか？ com？ –
私はこれを完全に解決する時間がありませんが、これは指数関数的にスケールされてシフトしたようです。私は表記法を完全に理解していませんが、「mu/p * rexp（n）+ q/p」があなたのところでほとんどの方法を得られると考えています。あなたはその論文自体への言及を与えることができますか？ –