dau.new(Runuran)
dau.new()所属R语言包：Runuran
UNU.RAN generator based on the Alias method (DAU)
UNU.RAN发电机的基础上的别名方法（DAU）
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
UNU.RAN random variate generator for discrete distributions with given probability vector. It applies the Alias-Urn method ("DAU").
UNU.RAN给定的概率向量的离散分布的随机变量发生器。它适用于混叠的金塔法（DAU）。
[Universal] – Patchwork Method.
[通用] - 拼布方法。
用法----------Usage----------
dau.new(pv, from=1)
daud.new(distr)
参数----------Arguments----------
参数：pv
vector of non-negative numbers (need not sum to 1). (numeric vector)
向量的非负数（不需要总和为1）。 （矢量数字的）
参数：from
index of first entry in vector. (integer)
指数向量的第一个条目。 （整数）
参数：distr
distribution object. (S4 object of class "unuran.discr")
发行对象。 （S4类的对象"unuran.discr"）
Details
详细信息----------Details----------
This function creates a unuran object based on "DAU" (Discrete Alias-Urn method). It can be used to draw samples of a discrete random variate with given probability vector using ur.
这个函数创建一个unuran对象根据“DAU”（离散别名金塔方法）。它可以用来抽取样本的离散随机变量，给定的概率向量ur。
Vector pv must be postive but need not be normalized (i.e., it can be any multiple of a probability vector).
媒介pv必须是阳性的，但无须将归一化（即，它可以是任何的多个概率矢量）。
The method runs fast in constant time, i.e., marginal sampling times do not depend on the length of the given probability vector. Whereas their setup times grow linearly with this length.
运行速度快的方法，即在固定时间内，边际采样时间不依赖于给定的概率向量的长度。而它们的安装时间呈线性增长，这个长度。
Notice that the range of random variates is from from+length(pv)-1).
请注意，随机变数的范围是fromfrom+length(pv)-1)。
Alternatively, one can use function daud.new where the object distr of class "unuran.discr" must contain all required information about the distribution.
另外，我们可以使用函数daud.new对象distr类"unuran.discr"的分布必须包含所有需要的信息。
值----------Value----------
An object of class "unuran".
对象的类"unuran"。
（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 3.2 (The Alias Method).
An efficient method for generating discrete random variables with general distributions. ACM Trans. Model. Comput. Simul. 3, pp.253–256.
参见----------See Also----------
ur, unuran.discr, unuran.new, unuran.
ur，unuran.discr，unuran.new，unuran。
实例----------Examples----------
## Create a sample of size 100 for a [＃创建一个大小为100的样品]
## binomial distribution with size=115, prob=0.5[＃二项分布大小= 115，概率= 0.5]
gen <- dau.new(pv=dbinom(0:115,115,0.5), from=0)
x <- ur(gen,100)
## Alternative approach[＃另一种方法]
distr <- udbinom(size=100,prob=0.3)
gen <- daud.new(distr)
x <- ur(gen,100)
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发表于 2012-9-28 23:46:13
