我想从混合正态分布中采样，第一个是，第二个是。我用过。这个对吗？rnorm(100, c(mean=c(1,5), sd=c(2,4)))
我要解决的问题是从上面的 2 个分布中抽样，第一个占 75%，第二个占 25%。我在正确的轨道上吗？
编辑： 我将用更简单的数字重写问题以解决问题。:)
我想以70% 的概率中抽样，以 30% 的概率当然，这只是为了讨论，我正在使用的实际分布是 n(21, 3.3), n(26,4)。
从两个正态分布的混合中获取随机数
机器算法验证
r
2022-03-23 07:26:42
2个回答
如果您想从具有参数和的两个高斯中进行不相等的采样（概率为 0.7 和 0.3） ，那么您可以尝试这样的事情：
n <- 100
yn <- rbinom(n, 1, .7)
# draw n units from a mixture of N(0,1) and N(100,3^2)
s <- rnorm(n, 0 + 100*yn, 1 + 2*yn)
事实上，这是 Venables 和 Ripley 在Modern Applied Statistics with S中提供的插图之一（Springer，2002；§5.2，第 110-111 页）。
使用不同的参数，您可以使用ifelse表达式根据 中给出的二项式序列选择均值和 SD yn，例如rnorm(n, mean=ifelse(yn, 21, 26), sd=ifelse(yn, 3.3, 4))。（无需使用yn进行逻辑转换as.logical。）
为了实现从分布的不均匀混合中采样的目标，最直接的方法是按所需比例分别采样：
p <- 0.70 #P(from N(mu1, sd1))
n.samps <- 10000
mu1 <- 0
sd1 <- 1
mu2 <- 100
sd2 <- 10
x <- vector()
for(i in 1:n.samps){
b <- runif(1, 0, 1)
if(b < p){
x[i] <- rnorm(1, mu1, sd1)
} else {
x[i] <- rnorm(1, mu2, sd2)
}
}
这可以快 50 倍左右完成：
binary <- runif(n.samps, 0, 1) > p
x <- c(rnorm(sum(binary), 1, 2), rnorm(sum(!binary), 5, 4)
然后抽取样本：
sample(x, 1)
或重新洗牌：
x <- sample(x, n.samp)