urbinom(Runuran)
urbinom()所属R语言包:Runuran
UNU.RAN Binomial random variate generator
UNU.RAN二项式随机变量发生器
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
UNU.RAN random variate generator for the Binomial distribution with parameters size and prob. It also allows sampling from the truncated distribution.
UNU.RAN参数size和prob二项式分布的随机变量发生器。它也允许采样截断分布。
[Special Generator] – Sampling Function: Binomial.
[发电机] - 采样功能:二项式。
用法----------Usage----------
urbinom(n, size, prob, lb = 0, ub = size)
参数----------Arguments----------
参数:n
size of required sample.
所需的样本大小。
参数:size
number of trials (one or more).
试验数(一个或多个)。
参数:prob
probability of success on each trial.
每次试验的成功概率。
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 Binomial distribution with size = n and prob = p has density
size= n和prob= p密度的二项分布
for x = 0, …, n.
x = 0, …, n。
The generation algorithm uses guide table based inversion. The parameters lb and ub can be used to generate variates from the Binomial distribution truncated to the interval (lb,ub).
使用指南表的生成算法基于反转。参数lb和ub可以用来产生截断的时间间隔(从二项式分布的变元lb,ub)。
注意----------Note----------
This function is a wrapper for the UNU.RAN class in R. Compared to rbinom, urbinom is faster, especially for larger sample sizes. However, in opposition to rbinom vector arguments are ignored, i.e. only the first entry is used.
这个函数是一个包装为与rbinom相比的UNU.RAN类R.,urbinom速度更快,特别是对于较大的样本量。然而,在反对rbinom的向量参数将被忽略,即只有第一个条目。
(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
参见----------See Also----------
runif and .Random.seed about random number generation, unuran for the UNU.RAN class, and rbinom for the R built-in generator.
runif和.Random.seed对随机数生成的,unuran的UNU.RAN类的,和rbinom为R的内置式发电机。
实例----------Examples----------
## Create a sample of size 1000 from the binomial distribution [#创建一个样本大小为1000二项分布]
x <- urbinom(n=1000,size=10,prob=0.3)
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