平均數和在正常分佈和對數正態分佈

Question

標準偏差下面是我的代碼：

set.seed(1) 


par(mfrow=c(1,2)) 
lognorm.gen <- function(mu,sigma){ 
    ns <- rnorm(1000,mu,sigma) 
    ns <- exp(ns) 

    hist(ns,probability = T, main = expression(paste("Sample Density Curve", mu, sigma))) 
    y <- seq(0,15,length=100) 
    lines(y,dlnorm(y,mu,sigma)) 
} 

lognorm.gen(0,0.25) 

我生成的樣本從正常然後轉化成它們的對數正態分佈。首先，我在rnorm()中使用mu和sigma作爲參數，那麼我應該在dlnorm()中使用exp(mu)和exp(sigma)。但是，情節顯示線條和直方圖關閉很多。相反，mu和sigma在dlnorm()很好地符合直方圖。所以我想知道爲什麼我不應該在這種情況下使用exp(mu)？

Answer 1

請閱讀?dlnorm：

dlnorm(x, meanlog = 0, sdlog = 1, log = FALSE) 
plnorm(q, meanlog = 0, sdlog = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) 
qlnorm(p, meanlog = 0, sdlog = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE) 
rlnorm(n, meanlog = 0, sdlog = 1) 

meanlog, sdlog: mean and standard deviation of the distribution on the 
     log scale with default values of ‘0’ and ‘1’ respectively. 

平均值和標準偏差在數刻度規定。這就是爲什麼您仍然需要與rnorm中使用的mu和sigma相同的原因，而不是exp(mu)和exp(sigma)。