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

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发表于 2012-9-28 23:51:39 | 显示全部楼层 |阅读模式
unuran.new(Runuran)
unuran.new()所属R语言包:Runuran

                                        Create a UNU.RAN object
                                         创建一个UNU.RAN对象

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Create a new unuran object in package Runuran that can be used for sampling from the specified distribution. The function ur can then be used to draw a random sample.
创建一个新的unuran对象包Runuran,可用于从指定的分布进行采样。的功能ur可以被用来绘制一个随机样本。

[Advanced] – Create generator object.
[高级]  - 创建生成器对象。


用法----------Usage----------


unuran.new(distr,method="auto")



参数----------Arguments----------

参数:distr
a string or an S4 class describing the distribution.
一个字符串或S4类描述的分布。


参数:method
a string describing the random variate generation method.
一个字符串来描述随机变量的生成方法。


Details

详细信息----------Details----------

This function creates an instance of S4 class unuran which contains a generator for the target distribution. This distribution has to be provided as an instance of S4 class unuran.distr. Depending on the type of distribution such an instance can be created by
这个函数创建一个实例S4类unuran包含一台发电机的目标分配。这种分布具有提供一个实例S4类unuran.distr。根据分布的类型,可以创建这样的一个实例

for univariate continuous distributions,
单变量连续分布,

for discrete distributions, and
离散分布,

for multivariate continuous distributions.
多元连续分布。

The generation can be chosen by passing method to the UNU.RAN String API. The default method, "auto" tries to find an appropriate method for the given distribution. However, this method is experimental and is yet not very powerfull.
可以选择通过method的UNU.RAN字符串API的产生。默认的方法,"auto"试图找到一个合适的方法,对于给定的分布。然而,这种方法是实验性的,但不是很强大的。

Once a unuran object has been created it can be used to draw random samples from the target distribution using ur.
一旦unuran对象被创建后,可以用于绘制的目标分布的随机样本ur。


(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----------

See unuran for the UNU.RAN class of generators. See unuran.details for printing details about the generator object, and ur and uq for sampling and quantile function, respectively.
见unuranUNU.RAN的发电机一类。见unuran.details生成器对象用于打印的详细信息,ur和uq取样和分位数函数,分别。

For distribution objects see unuran.cont, unuran.discr, and unuran.cmv.
分布对象unuran.cont,unuran.discr和unuran.cmv。

runif, .Random.seed about random number generation in R.
runif,.Random.seed对随机数产生的R.


实例----------Examples----------


## Use method 'TDR' (Transformed Density Rejection) to [#使用方法“TDR”(转化密度抑制)]
## draw a sample of size 10 from a hyperbolic distribution with PDF[从双曲线分布与PDF抽取样本大小为10]
##   f(x) = const * exp(-sqrt(1+x^2)) [#F(X)=常量*(SQRT(1 + x ^ 2))]
## restricted to domain [-1,2].[#限制在区间[-1,2]。]

## We first have to define functions that return the log-density and[#我们首先要定义函数返回的记录密度,]
## its derivative, respectively. (We also could use the density itself.)[#其衍生物。 (我们也可以使用本身的密度。)]
lf  <- function (x) { -sqrt(1+x^2) }
dlf <- function (x) { -x/sqrt(1+x^2) }

## Next create the continuous distribution object.[#接下来,创建连续分布的对象。]
d <- unuran.cont.new(pdf=lf,dpdf=dlf,islog=TRUE,lb=-1,ub=2)

## Create 'unuran' object. We choose method 'TDR' with [#创建“unuran的对象。我们选择的方法与“TDR”]
## immediate acceptance (IA) and parameter c=0.[立即接受(IA)和参数c = 0。]
gen <- unuran.new(distr=d, method="tdr; variant_ia; c=0")

## Now we can use this object to draw the sample.[#现在我们可以使用这个对象来绘制样品。]
## (Of course we can repeat this step as often as required.)[(当然,我们可以视需要重复此步骤。)]
ur(gen,10)

## Here is some information about our generator object.[#这里是我们的生成器对象的一些信息。]
unuran.details(gen)

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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