R语言 Runuran包 udnorm()函数中文帮助文档(中英文对照)

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udnorm(Runuran)
udnorm()所属R语言包：Runuran

                                        UNU.RAN object for Normal distribution
                                         UNU.RAN对象为正态分布

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Create UNU.RAN object for a Normal (Gaussian) distribution with mean equal to mean and standard deviation to sd.
正常（高斯分布），平均等于mean和标准偏差，sd创建UNU.RAN对象。

[Distribution] – Normal (Gaussian).  
[发行]  - 正常（高斯）。


用法----------Usage----------


udnorm(mean=0, sd=1, lb=-Inf, ub=Inf)



参数----------Arguments----------

参数：mean
mean of distribution.
平均分布。


参数：sd
standard deviation.
标准偏差。


参数：lb
lower bound of (truncated) distribution.
（截断）分布的下界。


参数：ub
upper bound of (truncated) distribution.
（截断）分布的上界。


Details

详细信息----------Details----------

The normal distribution with mean mu and standard deviation sigma has density
正态分布，平均mu和标准差sigma密度

where mu is the mean of the distribution and sigma the standard deviation.
mu是平均的分配和sigma的标准偏差。

The domain of the distribution can be truncated to the  interval (lb,ub).
域的分布可被截断的时间间隔（lb，ub）。


值----------Value----------

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


（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----------

Continuous Univariate Distributions, Volume 1. 2nd edition, John Wiley &amp; Sons, Inc., New York. Chap. 13, p. 80.

参见----------See Also----------

unuran.cont.
unuran.cont。


实例----------Examples----------


## Create distribution object for standard normal distribution[＃创建为标准正态分布的分布对象]
distr <- udnorm()
## Generate generator object; use method PINV (inversion)[＃生成生成器对象，使用方法PINV（反转）]
gen <- pinvd.new(distr)
## Draw a sample of size 100[抽取样本大小为100]
x <- ur(gen,100)

## Create distribution object for positive normal distribution[＃创建积极正态分布的分布对象]
distr <- udnorm(lb=0, ub=Inf)
## ... and draw a sample[＃...并抽取样本]
gen <- pinvd.new(distr)
x <- ur(gen,100)


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