urpowerexp(Runuran)
urpowerexp()所属R语言包:Runuran
UNU.RAN Powerexponential random variate generator
UNU.RAN Powerexponential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 Powerexponential (Subbotin) distribution with shape parameter shape. It also allows sampling from the truncated distribution.
UNU.RAN随机变量产生的的Powerexponential(苏博京)分布形状参数shape。它也允许采样截断分布。
[Special Generator] – Sampling Function: Powerexponential (Subbotin).
[特别发电机] - 采样功能:Powerexponential(苏博京)。
用法----------Usage----------
urpowerexp(n, shape, lb = -Inf, ub = Inf)
参数----------Arguments----------
参数:n
size of required sample.
所需的样本大小。
参数:shape
(strictly positive) shape parameter.
(严格正)形状参数。
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 Powerexponential distribution with parameter shape = t has density
的Powerexponential分布参数shape= t有密度
for all x and t > 0. (Here Gamma(a) is the function implemented by R's gamma() and defined in its help.)
所有的x和t > 0。 (这里Gamma(a)是R的gamma()和定义在它的帮助下实现的功能。)
The generation algorithm uses fast numerical inversion. The parameters lb and ub can be used to generate variates from the Powerexponential 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可以被用来生成变元从Powerexponential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.
此功能是包装类R. UNU.RAN
(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
Continuous Univariate Distributions, Volume 2. 2nd edition, John Wiley & Sons, Inc., New York. Chap.24, p.195.
参见----------See Also----------
runif and .Random.seed about random number generation and unuran for the UNU.RAN class.
runif和.Random.seed对随机数生成和unuran:为的UNU.RAN的类。
实例----------Examples----------
## Create a sample of size 1000[#创建一个大小为1000的样本]
x <- urpowerexp(n=1000, shape=4)
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