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
时间: 2024-04-14 20:28:25 浏览: 24
下面是一个使用R语言编写的函数,用于生成服从双参数数分布Exp(λ, η)的随机样本:
```R
generate_exp_samples <- function(n, lambda, eta) {
# 生成随机样本
samples <- rexp(n, rate = lambda)
# 根据累计分布函数进行转换
samples <- samples + eta
return(samples)
}
```
这个函数使用`rexp`函数来生成指数分布的随机样本,其中`rate`参数设置为λ的倒数。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, 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。
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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.
好的,下面是一个用R语编写的函数,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:
```R
generate_exp_samples <- function(n, lambda, eta) {
samples <- vector("numeric", n)
for (i in 1:n) {
u <- runif(1)
x <- -log(1 - u) / lambda + eta
samples[i] <- x
}
return(samples)
}
```
这个函数使用了`runif`函数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,`lambda`是指数分布的参数,`eta`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:
```R
samples <- generate_exp_samples(100, 0.5, 2)
print(samples)
```
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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:
```python
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。