rnorm函數使用哪種算法

默認情況下rnorm函數使用哪種算法來生成標準正態分佈的隨機數？rnorm函數使用哪種算法

2013-03-12 Klaus

參見?RNGkind。缺省值是反相的算法：

normal.kind可以是「Kinderman-拉梅奇」，「越野車Kinderman-拉梅奇」（未爲set.seed），「阿倫斯-迪特」，「箱穆勒」，「反轉」（默認爲）或「用戶提供」。（關於反演，請參閱 qnorm中的參考文獻。）在1.7.1 （現在稱爲「Buggy」）之前版本中使用的Kinderman-Ramage發生器有幾個近似誤差，只應使用複製舊結果。「Box-Muller」生成器是有狀態的，因爲法線對是按順序生成和返回的。只要選擇了狀態（即使它是當前的正常發生器）並且更改了種類，狀態也會重置。

您可以通過

RNGkind(normal.kind = "Box-Muller")

改變算法，可以找到什麼是目前通過觀察RNGkind()[2]設置。

來源

2013-03-12 19:04:10

謝謝，你知道嗎，如果mvtnorm包使用rnorm函數來生成標準正態分佈隨機數？ – Klaus 2013-03-12 19:50:08

@Klaus是的，'mvtnorm'的'rmvnorm'使用相同的'rnorm'函數。 – 2013-03-12 20:03:42

他們使用默認選項？ – Klaus 2013-03-12 20:06:32

其他答案已經足夠，但留給我更多的問題;特別是我沒有看到文檔中的任何地方* "Inversion"算法在地球上是什麼，所以我潛入source code，這也給出了起源於其他可能算法的論文的學術參考，以找出究竟做了什麼。

case INVERSION: 
#define BIG 134217728 /* 2^27 */ 
    /* unif_rand() alone is not of high enough precision */ 
    u1 = unif_rand(); 
    u1 = (int)(BIG*u1) + unif_rand(); 
    return qnorm5(u1/BIG, 0.0, 1.0, 1, 0);

因此，似乎在基部默認"Inversion"算法生成一個很長的浮點數，然後將其發送到qnorm5函數，它是用於正常分佈的CDF函數。

至於qnorm5功能是如何工作的（假設沒有爲普通CDF也不逆CDF沒有封閉的形式），我沒有多少運氣破裂似乎是源代碼here，但他們提供進一步的學術參考文獻，即Beasley, J. D. and S. G. Springer (1977)和Wichura, M.J. (1988);前者通常用於CDF的小分位數，後者用於大型（大約z>7）。

注意到（截止撰寫本文）此算法似乎是shared by the Julia language，它也共享R使用的qnorm5代碼也可能是有趣的。 *公平地說，回顧起來，Wichura在?qnorm中被提及，上面引用了它。我認爲，在這篇文章中仍然有必要說明一些事情。

來源

2015-08-28 19:26:13 MichaelChirico

謝謝！我正在尋找這個答案！ – 2017-07-09 00:16:27

rnorm函數使用哪種算法

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