counter <- 0
slopes <- c()
while(counter < 1000) {
xvals <- runif(n = 100, min = -1, max = 1)
evals <- rcauchy(100)
y <- 5 + 3 * xvals + evals
fit <- lm(y ~ xvals)
slopes <- c(slopes, fit$coefficients[[2]])
counter <- sum(counter, 1)
}
mean(slopes)
print(evals)
plot(evals)
但是,我得到了一些非常奇怪的结果,我怀疑它们是否正确:
我还尝试设置评估值<-(x,位置= 0,比例= 1,对数=假),但这不起作用。我只是不了解dcauchy和rcauchy之间的区别,以及如何获取错误以柯西分布。谁能解释这个奇怪的结果?
答案 0 :(得分:1)
如注释中所述,您的代码正在做“正确的事情”,但是您可能需要调整直觉,以了解尾部发生的事情的重要性
至于功能之间的区别:
rcauchy
从柯西分布中提取随机值dcauchy
是柯西分布的“ probability density function” 遵循此约定的代码有很多相关的集合,rnorm
和dnorm
用于正态分布,但是您可以在https://stats.stackexchange.com/q/157662/17060中找到有关此差异的更多注释>