2013-04-18 2 views
1

Мне интересно, есть ли какая-либо функция в R, которую мы можем использовать для моделирования распределения, противоположного нормальному распределению? напротив, я имею в виду вместо того, чтобы начинать с низкого значения и постепенно увеличиваться до пика, а затем постепенно уменьшаться, я хочу, чтобы это распределение начиналось с высокого значения, а затем постепенно уменьшалось до небольшого значения и затем увеличивалось до начального значения. спасибо.R имитировать обратное нормальное распределение

+1

Как насчет определения вашей функции g (.) Как 1 - normaldist()? –

+0

no Это не сработает Drik, так как я хочу, чтобы плотность распределения соответствовала этой форме ... –

+1

Вам нужно иметь лучшее представление о том, что ваша форма «нужна», чтобы выглядеть (и почему). Где-то между инверсной дельта-функцией и BathtubFunction - это то, что вам нужно, но это большое пространство. –

ответ

4

Если вы ищете распределение вероятностей, которая начинается высоким, идет низко, и заканчивается высокими затем попытаться beta распределением с alpha = beta = 0.5. В R:

rb <- rbeta(1000, 0.5, 0.5) 
hist(rb) 

Он производит значения между (0,1), вы можете масштабировать и/или перенести его соответствующим образом.

+0

спасибо, нужно ли задавать семена определенным образом для бета-дистрибутива? так как я использовал set.seed (40), но он меняется в последовательных повторениях. –

+0

вам нужно «set.seed» один раз (в начале), если вы хотите воспроизвести результат. В противном случае нет необходимости в 'set.seed'. R будет внутренне устанавливать семя на основе системного времени/processID. – Nishanth

+0

да, я хочу повторить результат. поэтому я использую set.seed, но результаты меняются каждый раз, когда я запускаю эксперимент: -/.... –

Смежные вопросы