📊 R语言:用逆变换法生成随机数 🎲
在概率论和统计学中,逆变换法是一种非常实用的技术,用于从已知累积分布函数(CDF)生成随机数。简单来说,它通过将均匀分布的随机数映射到目标分布上,从而实现随机数的生成。这种方法直观且易于实现,在R语言中更是轻而易举!
假设我们要生成服从指数分布的随机数(均值为λ=2)。首先,我们需要知道其CDF公式为:
F(x) = 1 - exp(-x/λ)
接下来,令 U ∼ U(0,1),通过逆变换得到:
x = F^(-1)(U) = -λ ln(1-U)
在R语言中,代码如下:
```R
set.seed(42)
lambda <- 2
u <- runif(1000) 生成1000个[0,1]均匀分布随机数
x <- -lambda log(1-u) 应用逆变换公式
hist(x, breaks = 50, freq = FALSE, main = "逆变换法生成指数分布随机数")
```
运行后,你会发现生成的随机数完美拟合了指数分布的形态!✨
通过这种方式,你可以轻松模拟各种分布的数据,是数据分析与仿真建模的重要工具哦!💡
R语言 逆变换法 随机数生成
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