從離散數據的矢量模擬

我有一個離散數據的矢量，我想從與這個數據相關的經驗分佈中模擬，我在擬合後用函數rlogspline進行模擬< -logspline（vector_of_data）其中vector_of_data是假設數據來自連續分佈，這就是爲什麼我使用了logspline，但是使用這個向量我確信它中的值具有離散性，所以我不能使用logspline來調整它的「適合度」。從離散數據的矢量模擬

基本上我想要做的是調整觀察數據的「擬合」，然後使用該擬合來模擬這些值。你認爲這可以在R中完成嗎？

非常感謝您的幫助。

來源

2011-05-03 natorro

你不能只適用輪（）你從logspline得到模擬？ – 2011-05-03 01:06:33

是的，我可以做到這一點，但問題是，如果我有一個只有正離散值的向量，我最終可能會得到一個模擬值，因爲樣條線的計算方法爲0，所以會給我一個負值。 – natorro 2011-05-03 02:34:04

不可以。沒有仔細觀察第二和第三個參數以便進行細緻的描述。 – 2011-05-03 02:56:29

我認爲sample(x,...,replace=TRUE)（含更換抽樣）應該從經驗分佈模擬...

來源

2011-05-03 01:42:19

是的，但這裏的問題是它會返回我已經觀察到的值，我想從「真實」密度獲得尚未觀察到的值，並且可以在調整密度。 – natorro 2011-05-03 02:34:58

我並不完全清楚正是你正在嘗試做的，但你可以使用類似quantile和runif，例如：

obs <- c(125,110,115,100,150)    # original observations 
sim <- quantile(obs, runif(10000))  # simulations 
hist(sim, freq=FALSE)

sim histogram

來源

2011-05-03 07:31:01 Henry

從離散數據的矢量模擬

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