R语言 Runuran包 mixt.new()函数中文帮助文档(中英文对照)

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mixt.new(Runuran)
mixt.new()所属R语言包：Runuran

                                        UNU.RAN generator for finite mixture of distributions
                                         UNU.RAN发电机有限混合分布

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

UNU.RAN random variate generator for a finite mixture of continuous or discrete distributions. The components are given as unuran objects.
UNU.RAN有限的混合物连续或离散分布的随机变量发生器。组件给出为unuran对象。

[Universal] – Composition Method.
[通用]  - 组合方法。


用法----------Usage----------


mixt.new(prob, comp, inversion=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：prob
weights of mixture (“probabilities”); these must be non-negative numbers but need not sum to 1. (numeric vector)
重量的混合物（“概率”），这些都必须在非负数，但不需要总结1。 （矢量数字的）


参数：comp
components of mixture. (list of S4 object of class "unuran")
成分的混合物。 （S4对象的类"unuran"名单）


参数：inversion
whether inversion method should be used. (boolean)
反演方法是否应该被使用。 （布尔）


Details

详细信息----------Details----------

Given a set of probability density functions p_1(x),…,p_n(x) (called the mixture components) and weights w_1,…,w_n such that w_i >= 0 and w_1+…+w_n=1, the sum
给定一组的概率密度函数p_1(x),…,p_n(x)（称为混合物组分）和重量w_1,…,w_n等w_i >= 0和w_1+…+w_n=1，总和

is called the mixture density.
被称为混合物的密度。

Function mixt.new creates an unuran object for a finite mixture of continuous or discrete univariate distributions. It can be used to draw samples of a continuous random variate using ur.
函数mixt.new创建一个unuran对象的连续或离散的单变量分布的有限混合。它可以用来抽取样品的连续随机变量ur。

The weights prob must be a vector of non-negative numbers (not all equal to 0) but need not sum to 1.
的重量prob非负数必须为向量（不是所有的等于0），但不必总结1。

comp is a list of "unuran" generator objects. Each of which must sample from a continuous or discrete univariate distribution.
comp是"unuran"生成器对象的列表。其中的每一个采样频率必须从一个连续的或离散的单变量分布。

If inversion is TRUE, then the inversion method is used for sampling from the mixture distribution. However, the following conditions must be satisfied:
如果inversionTRUE，然后反转方法被用于从混合物中分布的采样。但是，下列条件必须满足：

Each component (unuran object) must use implement an inversion method (i.e., the quantile funtion uq must work).
每个组件（unuran对象）必须使用实施的反演方法（即位数FUNTION uq必须努力）。

The domains of the components must not overlapping.
域的组件必须不重叠。

The components must be order with respect to their domains.
组件必须是为了与他们的领域。

If one of these conditions is violated, then initialization of the mixture object fails.
如果这些条件被违反，那么的混合物对象的初始化失败。

The setup time is fast, whereas its marginal generation times strongly depend on the average generation times of its components.
设置时间快，而其边际代时间在很大程度上依赖于它的组件的平均发电时间。


值----------Value----------

An object of class "unuran".
对象的类"unuran"。


注意----------Note----------

Each component in comp must correspond to a continuous or discrete univariate distribution. In particular this also includes mixtures of distributions. Thus mixtures can also be defined recursively.
comp中的每个组件必须符合连续或离散的单变量分布。尤其是，这也包括混合物的分布。这样的混合物也可以被定义递归。

Moreover, none of these components must be packed (see unuran.packed).
此外，这些组件必须装（见unuran.packed）。


（作者）----------Author(s)----------



Josef Leydold and Wolfgang H\"ormann
<a href="mailto:unuran@statmath.wu.ac.at">unuran@statmath.wu.ac.at</a>.




参考文献----------References----------

Automatic Nonuniform Random Variate Generation. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg. See Section 2.3 (Composition).

参见----------See Also----------

ur, uq, unuran.new, unuran.
ur，uq，unuran.new，unuran。


实例----------Examples----------


## Create a mixture of an Exponential and a Half-normal distribution[＃创建一个混合的指数和半正态分布]
unr1 <- unuran.new(udnorm(lb=-Inf, ub=0))
unr2 <- unuran.new(udexp())
mix <- mixt.new( c(1,1), c(unr1, unr2) )
x <- ur(mix,100)

## Now use inversion method:[＃现在使用的反演方法：]
## It is important that[＃，这是非常重要的]
##  1. we use a inversion for each component[＃1。我们使用的每个组件反转]
##  2. the domains to not overlap[＃2。不重叠的域]
##  3. the components are ordered with respect to their domains[＃3。组件相对于他们的域排列的]
unr1 <- pinvd.new(udnorm(lb=-Inf, ub=0))
unr2 <- pinvd.new(udexp())
mix <- mixt.new( c(1,1), c(unr1, unr2), inversion=TRUE )
x <- ur(mix,100)

## We also can compute the inverse distribution function[＃我们也可以计算出逆分布函数]
##x &lt;- uq(mix,0.90)[＃X < - 昆士兰大学（混合，0.90）]

## Create a mixture of Exponential and Geometric distrbutions[＃创建一个混合的指数和几何分布。]
unr1 <- unuran.new(udexp())
unr2 <- unuran.new(udgeom(0.7))
mix <- mixt.new( c(0.6,0.4), c(unr1, unr2) )
x <- ur(mix,100)


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