生成看起来像伽玛曲线的计数数据

Question

我需要模拟（正）结果数据，该数据相对于时间作图，看起来有点像伽玛曲线（典型的正偏斜形式），请参见下面的图片以了解思路。

因此只需在R中生成随机数，例如：

n <- 21
x <- rGA(n, 3, 3)
y <- rPO(n, x)

无法正常工作，因为其中应该包含一些自回归模式/错误。

有没有办法解决噪音

 y <- rPO(n, x) + eps # where eps[t] = rho *  eps[t] 

以类似的方式？

最好的问候， 爱宝

Answer 1

我认为Mike的意思是：

x <- 1:21
y1 <- dgamma(x, 2.5, 0.3)
y2 <- rpois(length(x), y1 * 20000)
plot(x, y2, 'b')

您的数据看起来比泊松分散，所以也许可以这样做：

y2 <- rnbinom(length(x), mu=y1 * 20000, size=100)

这是具有Poission数据的抽奖图解：