机器算法验证 - 在 R 中绘制对数正态分布 - 吾爱随笔录

在 R 中绘制对数正态分布

机器算法验证 r 对数正态分布

2022-04-11 20:23:28

我需要绘制均值为 1 且方差为 0.6 in 的对数正态分布R。我尝试使用as中的rlnorm函数来执行此操作R

x= rlnorm(500, log(1), log(0.6))

plot(density(x))

log(0.6)是否定的，这可能是我的代码无法正常工作的原因，但R文档中lnorm说标准偏差的值在日志中给出。如果我理解不正确，请纠正我。有人可以给我正确的R代码吗？

2个回答

正如@ocram 所说，参数meanlog和sdlog对应于和因此在指定分布的均值和标准差时，您不需要自己获取日志。这是一些修改后的代码，其中绘制了真实密度函数（不必像上面建议的@Glen_b 那样采样）和密度估计。 $\mu$ $\sqrt{\theta}$

x = rlnorm(500,1,.6)
grid = seq(0,25,.1)

plot(grid,dlnorm(grid,1,.6),type="l",xlab="x",ylab="f(x)")
lines(density(x),col="red")

legend("topright",c("True Density","Estimate"),lty=1,col=1:2)

在此处输入图像描述

如果且，则和 $X \sim \text{N}(\mu, \theta)$ $Y = \exp(X)$

E (X) = μ, Var (X) = θ

$\text{E}(X) = \mu, \quad \text{Var}(X) = \theta$

E (Y) = \exp (μ + \frac{θ}{2}), Var (Y) = (\exp (θ) - 1) \exp (2 μ + θ)

$\text{E}(Y) = \exp(\mu + \tfrac{\theta}{2}), \quad \text{Var}(Y) = (\exp(\theta) - 1) \exp(2 \mu + \theta)$ 在dlnorm, 参数meanlog和sdlog对应于

μ

$\mu$ 和

\sqrt{θ}

$\sqrt{\theta}$ .

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