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

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发表于 2012-9-28 23:55:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
vnrou.new(Runuran)
vnrou.new()所属R语言包:Runuran

                                        UNU.RAN generator based on Multivariate Naive Ratio-Of-Uniforms method (VNROU)
                                         UNU.RAN发电机的基础上多元天真的比率制服的方法(VNROU)

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

UNU.RAN random variate generator for continuous multivariate distributions with given probability density function (PDF). It is based on the Multivariate Naive Ratio-Of-Uniforms method ("VNROU").
UNU.RAN与给定的概率密度函数(PDF)连续多变量分布的随机变量发生器。它是基于多元朴素比率其中-制服方法(VNROU)。

[Universal] – Rejection Method.
[通用]  - 抑制方法。


用法----------Usage----------


vnrou.new(dim=1, pdf, ll=NULL, ur=NULL, mode=NULL, center=NULL, ...)



参数----------Arguments----------

参数:dim
number of dimensions of the distribution. (integer)
数量的尺寸的分布。 (整数)


参数:pdf
probability density function. (R function)
概率密度函数。 (R功能)


参数:ll,ur
lower left and upper right vertex of a rectangular domain of the pdf. The domain is only set if both vertices are not NULL. Otherwise, the domain is unbounded by default. (numeric vectors)
左下角和右上角顶点的矩形区域的pdf。您正在访问的域名设置,如果两个顶点非NULL的。否则,默认情况下,域是无限的。 (数字向量)


参数:mode
location of the mode. (numeric vector)
模式的位置。 (矢量数字的)


参数:center
point in “typical” region of distribution, e.g. the approximate location of the mode. If omitted the mode is used. If the mode is not given either, the origin is used. (numeric vector)
点在“典型”的分布区域,如:模式的大致位置。如果省略了mode使用。如果mode不给予的起源。 (矢量数字的)


参数:...
(optional) arguments for pdf
(可选)参数为pdf


Details

详细信息----------Details----------

This function creates a unuran object based on the naive ratio-of-uniforms method ("VNROU"), i.e., a bounding rectangle for the acceptance region is estimated and use for sampling proposal points. It can be used to draw samples of a continuous random vector with given probability density function using ur.
这个函数创建一个unuran天真的比例,,的制服方法(“VNROU),即对象的基础上,接受区域的矩形边框抽样建议点估计和使用。它可用于得出样品的连续随机向量与给定的概率密度函数使用ur。

The algorithm works with unimodal distributions provided that the tails are not too “high” in every direction.
该算法的工作原理与单峰分布的尾部,是不是太“高”,在每一个方向。

The density must be provided by a function pdf which must return non-negative numbers and which need not be normalized (i.e., it can be any multiple of a density function).
密度必须在所提供的函数pdf它必须返回非负数,需要不进行归一(即,它可以是任何的密度函数的倍数)。

The center is used as starting point for computing the bounding rectangle. Alternatively, one also could provide the location the mode. However, this requires its exact position whereas center allows any point in the “typical” region of the distribution.
center作为起点计算的边界矩形。另外,还可以提供位置mode。然而,这需要它的精确位置,而center允许的“典型”的分布区域中的任何点。

The setup can be accelerated when the mode is given.
设置,可以加速mode。


(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. Section 11.1.4.

参见----------See Also----------

ur, unuran.new, unuran.
ur,unuran.new,unuran。


实例----------Examples----------


## Create a sample of size 100 for a Gaussian distribution[#创建一个样本大小为100的高斯分布]
mvpdf <- function (x) { exp(-sum(x^2)) }
gen <- vnrou.new(dim=2, pdf=mvpdf)
x <- ur(gen,100)

## Use mode of Gaussian distribution to accelerate set-up.[#使用高斯分布的模式,以加速设置。]
mvpdf <- function (x) { exp(-sum(x^2)) }
gen <- vnrou.new(dim=2, pdf=mvpdf, mode=c(0,0))
x <- ur(gen,100)

## Gaussian distribution restricted to the rectangle [1,2]x[1,2][#高斯分布限于矩形[1,2]×[1,2]]
##  (don't forget to provide a point inside domain using 'center')[#(不要忘记提供一个域使用“中心”内)]
mvpdf <- function (x) { exp(-sum(x^2)) }
gen <- vnrou.new(dim=2, pdf=mvpdf, ll=c(1,1), ur=c(2,2), center=c(1.5,1.5))
x <- ur(gen,100)


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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