Question

我必须为我的论文准备一个算法来交叉检查一个理论结果，即N个周期的二项式模型收敛于N \到\ infty的对数正态分布。对于那些不熟悉这个概念的人，我必须创建一个算法，该算法采用起始值并将其与上乘数和下乘数相乘，并对N步的每个值继续这样做。该算法应返回一个向量，其元素的形式为StarterValue u ^ i d ^ {N-i} i = 0，\ dots，N 我提出的简单算法是

rata<-function(N,r,u,d,S){

  length(x)<-N
  for(i in 0:N){
    x[i]<-S*u^{i}*d^{N-i}
  }
  return(x)
}

N是周期数，其余只是非重要值（u表示向上d表示向下等）为了提取我的结果，我需要制作生成的向量的对数的直方图，以证明它们是正态分布的。但是当我输入hist(x)时，对于N = 100000（我需要大量的步骤来证明收敛），我得到了error :(invalid number of breaks) 谁能帮忙？提前致谢。一个例子

 taf<-rata(100000,1,1.1,0.9,1)
 taf1<-log(taf)
 hist(taf1,xlim=c(-400,400))

Answer 1

首先我修复你的功能：

rata<-function(N,r,u,d,S){
  x <- numeric(N+1)
  for(i in 0:N){
    x[i]<-S*u^{i}*d^{N-i}
  }
  return(x)
}

或依赖矢量化：

rata<-function(N,r,u,d,S){
  x<-S*u^{0:N}*d^{N-(0:N)}
  return(x)
}

taf<-rata(100000,1,1.1,0.9,1)

查看结果，我们注意到它包含NaN值：

taf[7440 + 7:8]
#[1]   0 NaN

发生什么事了？显然乘法变为NaN：

1.1^7448*0.9^(1e5-7448)
#[1] NaN

1.1^7448
#[1] Inf

0.9^(1e5-7448)
#[1] 0

Inf * 0
#[1] NaN

为什么会出现Inf值？好吧，因为双重溢出（读help("double")）：

1.1^(7440 + 7:8)
#[1] 1.783719e+308           Inf

当乘法器接近0（读help(".Machine")）时，浮点精度存在类似问题。

您可能需要使用任意精确数字。

R直方图中断错误

1 个答案: