编写一个函数，从任意n，λ和 η的双参数指数分布Exp(λ, η)中生成大小为n的随机样本，累计分布函数为：F(x)=1−e∧−λ(x−η),x≥η

下面是一个使用Python编写的函数，用于生成服从双参数指数分布Exp(λ, η)的随机样本：

import numpy as np

def generate_exp_samples(n, lambd, eta):
    # 生成随机样本
    samples = np.random.exponential(scale=1/lambd, size=n)
    # 根据累计分布函数进行转换
    samples = samples + eta
    return samples

这个函数使用NumPy库中的`np.random.exponential`函数来生成指数分布的随机样本，其中`scale`参数设置为1/λ。然后将生成的样本加上η，以满足累计分布函数的定义。

你可以通过调用`generate_exp_samples(n, λ, η)`来生成大小为n的随机样本，其中n是样本数量，λ是指数分布的参数，η是偏移量。请注意，这里的λ和η应该是大于0的实数。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提出。

相关问题

编写一个函数，从任意n,λ和η的双参数指数分布Exp(λ,η)中生成大小为n的随机样本。累计分布函数为：F(x) =1- e −λ(x−η)，x ≥ η.

好的，下面是一个用Python编写的函数，可以从双参数指数分布Exp(λ,η)中生成大小为n的随机样本：

import numpy as np

def generate_exp_samples(n, λ, η):
    samples = []
    
    for _ in range(n):
        u = np.random.uniform(0, 1)
        x = -np.log(1 - u) / λ + η
        samples.append(x)
    
    return samples

这个函数使用了`numpy`库来生成服从均匀分布的随机数，并根据双参数指数分布的累计分布函数进行变换得到随机样本。其中`n`是样本数量，`λ`是指数分布的参数，`η`是偏移量。

你可以调用这个函数来生成指定参数下的随机样本。例如，假设你想生成100个服从Exp(0.5, 2)分布的随机样本，可以这样调用函数：

samples = generate_exp_samples(100, 0.5, 2)
print(samples)

希望对你有帮助！如果有任何问题，请随时向我提问。

使用R语言编写一个函数，从任意n，λ和 η的双参数指数分布Exp(λ, η)中生成大小为n的随机样本，累计分布函数为：F(x)=1−e∧−λ(x−η),x≥η

非常抱歉，之前给出的回答有误，请忽略。下面是使用R语言编写的函数，用于生成服从双参数指数分布Exp(λ, η)的随机样本：

generate_exp_samples <- function(n, lambda, eta) {
  # 生成随机样本
  u <- runif(n)
  samples <- -(log(1 - u) / lambda) + eta
  return(samples)
}

这个函数使用`runif`函数生成0到1之间均匀分布的随机数u。然后，根据累计分布函数的逆函数，使用公式x = -(log(1 - u) / lambda) + eta来生成服从双参数指数分布的随机样本。

你可以通过调用`generate_exp_samples(n, lambda, eta)`来生成大小为n的随机样本，其中n是样本数量，lambda是指数分布的参数，eta是偏移量。请注意，这里的lambda和eta应该是大于0的实数。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提出。