R：从概率密度分布生成数据

Question

假设我有一个简单的数组，具有相应的概率分布。

library(stats)    
data <- c(0,0.08,0.15,0.28,0.90)
pdf_of_data <- density(data, from= 0, to=1, bw=0.1)

有没有办法可以使用相同的发行版生成另一组数据。由于操作是概率性的，它不再需要与初始分布完全匹配，而只是从它生成。

我确实成功找到了一个简单的解决方案。谢谢！

Answer 1

从?density文档中的示例中，您（几乎）得到答案。

所以，这样的事情应该这样做：

library("stats")    
data <- c(0,0.08,0.15,0.28,0.90)
pdf_of_data <- density(data, from= 0, to=1, bw=0.1)

# From the example.
N <- 1e6
x.new <- rnorm(N, sample(data, size = N, replace = TRUE), pdf_of_data$bw)

# Histogram of the draws with the distribution superimposed.
hist(x.new, freq = FALSE)
lines(pdf_of_data)

你可以在rejection sampling. {{}}}中拒绝间隔之外的抽奖 或者，您可以使用链接中描述的算法。

Answer 2

最好的办法是生成经验累积密度函数，近似反函数，然后转换输入。

复合表达式看起来像

random.points <- approx(
  cumsum(pdf_of_data$y)/sum(pdf_of_data$y),
  pdf_of_data$x,
  runif(10000)
)$y

产量

hist(random.points, 100)

Answer 3

从曲线中绘制：

dic = {'a': [1,2,3], 'b': [3,4,5]}
dic['a'] = list(set(dic['a'] + [2,3,4]))
dic