urchisq(Runuran)
urchisq()所属R语言包:Runuran
UNU.RAN Chi-Squared random variate generator
UNU.RAN卡方随机变量发生器
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
UNU.RAN random variate generator for the Chi-Squared (chi^2) distribution with df degrees of freedom. It also allows sampling from the truncated distribution.
UNU.RAN随机变量发生器的卡方(chi^2)df自由度的分布。它也允许采样截断分布。
[Special Generator] – Sampling Function: Chi-squared.
[发电机] - 采样功能:卡方检验。
用法----------Usage----------
urchisq(n, df, lb=0, ub=Inf)
参数----------Arguments----------
参数:n
size of required sample.
所需的样本大小。
参数:df
degrees of freedom (strictly positive, but can be non-integer).
自由度(严格正的,但也可以非整数)。
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 Chi-squared distribution with df= n > 0 degrees of freedom has density
df“= n > 0自由度的卡方分布密度
for x > 0.
x > 0。
The generation algorithm uses fast numerical inversion. The parameters lb and ub can be used to generate variates from the Chi-squared distribution truncated to the interval (lb,ub).
的生成算法采用快速的数值反演。参数lb和ub可以用来产生变元的卡方分布截断的时间间隔(lb,ub)。
注意----------Note----------
This function is wrapper for the UNU.RAN class in R. Compared to rchisq, urchisq is faster, especially for larger sample sizes. However, in opposition to rchisq vector arguments are ignored, i.e. only the first entry is used.
此功能的包装与rchisq相比的UNU.RAN类R.,urchisq速度更快,特别是对于较大的样本量。然而,在反对rchisq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 rchisq for the R built-in generator.
runif和.Random.seed对随机数生成的,unuran的UNU.RAN类的,和rchisq为R的内置式发电机。
实例----------Examples----------
## Create a sample of size 1000[#创建一个大小为1000的样本]
x <- urchisq(n=1000,df=3)
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