生成具有给定几何平均值的随机数字向量

Question

我有许多元素n和几何平均μ。使用R，我想生成n个元素的向量，以便实现的向量具有精确的几何平均μ，用方法/参数来控制向量中数字的分散。我不需要以任何特定方式分发矢量元素。

到目前为止，我有以下内容：

generateNoiseAroundReturns <- function(n, desired, sd){
  vec <- 0
  gm <- 0
  while (abs(gm - desired) > .00001){
    vec <- rnorm(n, mean = desired, sd = sd)
    gm <- geometricMean(vec)
  }
  return(vec)
}

有效，但我想知道我能做得更好/更聪明/更快。

感谢。

Answer 1

以对数标度工作：

set.seed(42)
x <- rnorm(1e2, mean = log(5), sd = 2) #draw random sample
x <- (scale(x) * 2) + log(5) #to make it the exact mean
x <- exp(x) 

#geometric mean
prod(x)^(1/length(x))
#[1] 5

如果您不需要“精确几何平均数”，而是需要预期值，则可以使用rlnorm。