R语言 Runuran包 urdgt()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

urdgt(Runuran)
urdgt()所属R语言包：Runuran

                                        UNU.RAN discrete random variate generator
                                         UNU.RAN离散型随机变量发生器

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

UNU.RAN random variate generator for discrete distributions with given probability vector. It applies the Guide-Table Method (urdgt) for discrete inversion or the Alias-Urn Method (urdau).
UNU.RAN给定的概率向量的离散分布的随机变量发生器。它适用指南表法（urdgt）为离散的反转或别名瓮法（urdau）的。

[ <STRONG>Deprecated</STRONG>. Use dgt.new or dau.new instead. ]
[<STRONG>已过时</ STRONG>。使用dgt.new或dau.new。 ]


用法----------Usage----------


urdgt(n, probvector, from = 0, by = 1)
urdau(n, probvector, from = 0, by = 1)



参数----------Arguments----------

参数：n
size of required sample.
所需的样本大小。


参数：probvector
vector of non-negative numbers (need not sum to 1).
向量的非负数（不需要总和为1）。


参数：from
number corresponding to the first probability in probvector.
号码对应的第一概率probvector。


参数：by
"from + (k-1)*by" is the number corresponding to the k-th probability in probvector.
“从+（K-1）*”是数相应的k个概率probvector。


Details

详细信息----------Details----------

These routines generate a sample of discrete random variates with given probability vector. This vector must be provided by probvector, a vector of non-negative numbers which need not necessarily sum up to 1.
这些例程生成一个样本的离散型随机变数与给定的概率向量。该向量必须提供probvector，非负数不需要的向量必然总结1。

Method "DGT" uses a guide-table based inversion method.
方法“DGT”使用指南表为基础的反演方法。

Method "DAU" implements the Alias-Urn method.
DAU方法“实现别名金塔方法的。

Both methods run in constant time, i.e., the marginal sampling times do not depend on the length of the given probability vector. Whereas their setup times grow linearly with this length.
运行在恒定的时间，即，这两种方法的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。


注意----------Note----------

urdgt() and urdau() are very fast for probvector not longer than about 1000.
urdgt（）和urdau（）是非常快的probvector时间不超过约1000。


（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.
On generating random variates from an empirical distribution. AIIE Trans. 6, pp.163&ndash;166.
An efficient method for generating discrete random variables with general distributions. ACM Trans. Model. Comput. Simul. 3, pp.253&ndash;256.

参见----------See Also----------

dau.new, dgt.new, and ur for replacement.
dau.new，dgt.new和ur进行更换。

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