R语言舍选法代码解析
时间: 2024-04-07 15:26:19 浏览: 26
舍选法(Rejection Sampling)是一种常用的概率布采样方法,用于从一个给定的概率分布中生成符合该分布的随机样本。在R语言中,可以使用以下代码实现舍选法:
```R
# 定义目标概率密度函数
target_density <- function(x) {
# 在此处定义目标概率密度函数的表达式
# 例如,若目标分布为标准正态分布,则可以使用以下代码:
return(dnorm(x))
}
# 定义提议概率密度函数
proposal_density <- function(x) {
# 在此处定义提议概率密度函数的表达式
# 例如,若提议分布为均匀分布,则可以使用以下代码:
return(dunif(x, min = -10, max = 10))
}
# 定义舍选法采样函数
rejection_sampling <- function(n_samples) {
samples <- numeric(n_samples)
i <- 1
while (i <= n_samples) {
# 从提议分布中生成一个样本
x <- runif(1, min = -10, max = 10)
# 计算接受率
acceptance_rate <- target_density(x) / (M * proposal_density(x))
# 根据接受率决定是否接受样本
if (runif(1) < acceptance_rate) {
samples[i] <- x
i <- i + 1
}
}
return(samples)
}
# 调用舍选法采样函数生成样本
n_samples <- 1000
samples <- rejection_sampling(n_samples)
# 绘制样本的直方图
hist(samples, breaks = "FD", freq = FALSE, main = "Rejection Sampling")
```
上述代码中,`target_density`函数定义了目标概率密度函数,可以根据需要修改其表达式。`proposal_density`函数定义了提议概率密度函数,同样可以根据需要修改其表达式。`rejection_sampling`函数实现了舍选法采样的逻辑,其中的参数`n_samples`表示需要生成的样本数量。最后,调用`rejection_sampling`函数并绘制样本的直方图。