R语言刻画舍选法函数的概率密度图像

R语言中可以使用舍选法（rejection sampling）来生成概率密度图像。舍选法是一种基本的随机数生成方法，它通过生成服从某个简单分布的随机数，并根据一定的条件进行接受或拒绝，从而得到符合目标概率密度函数的随机数。

下面是使用R语言绘制舍选法函数的概率密度图像的步骤：

1. 定义目标概率密度函数：首先需要定义目标概率密度函数，例如正态分布函数`dnorm()`。

2. 定义简单分布函数：选择一个简单的分布函数作为提议分布，例如均匀分布函数`runif()`。

3. 编写舍选法函数：编写一个函数，该函数接受目标概率密度函数和提议分布函数作为参数，并返回符合目标概率密度函数的随机数。

   rejection_sampling <- function(target_density, proposal_density, n_samples) {
     samples <- numeric(n_samples)
     i <- 1
     while (i <= n_samples) {
       x <- proposal_density()
       u <- runif(1)
       if (u <= target_density(x) / proposal_density(x)) {
         samples[i] <- x
         i <- i + 1
       }
     }
     return(samples)
   }

4. 调用舍选法函数并绘制概率密度图像：调用舍选法函数，并使用`hist()`函数绘制概率密度图像。

   target_density <- function(x) {
     # 目标概率密度函数，例如正态分布
     return(dnorm(x, mean = 0, sd = 1))
   }

   proposal_density <- function() {
     # 提议分布函数，例如均匀分布
     return(runif(1, min = -3, max = 3))
   }

   n_samples <- 10000
   samples <- rejection_sampling(target_density, proposal_density, n_samples)

   hist(samples, freq = FALSE, breaks = "FD", main = "概率密度图像")

以上是使用R语言绘制舍选法函数的概率密度图像的方法。