2014-09-27 82 views
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library(ks) 

x<-rnorm(1000) 
hist(x, col="red") 

y <- rkde(kde(x), n=1000) 
hist(y, col="green") 

y <- rkde(density(x), n=1000) 
hist(y, col="blue") 

最後的直方圖是錯誤的。我之前使用過density,我發現它對於更復雜的分佈是準確的。爲什麼在這種情況下表現如此糟糕?謝謝從核密度生成隨機樣本時的不同結果

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如果你打算使用非基本功能,你需要告訴我們你正在使用哪個軟件包 – Dason 2014-09-27 03:13:15

回答

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因爲你使用的功能錯了。 rkde需要類kde的一個對象。 density不會返回kde對象,並且結構不同。

這就像告訴某人拍攝他們的手槍並遞給他們獵槍彈,然後想知道爲什麼當他們開槍時並沒有真正做任何事情。

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好的比喻。哈哈 – 2014-09-27 03:19:51

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好的。我認爲'rkde'可以用來從每個內核生成隨機樣本。我是這樣的,我怎樣才能從使用'密度'或其他軟件包(如灰)獲得的內核生成隨機樣本? – jpcgandre 2014-09-27 03:24:14

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看看rkde正在做什麼,並模仿密度返回的對象 – Dason 2014-09-27 03:25:10