R语言潜类别混合效应模型

目录

一、均匀分布随机数

1.1 线性同余发生器

拓展

1.2组合发生器法

1.3随机数检验

 

二、非均匀分布随机数的产生

2.1逆变换法

2.2离散型随机数

2.3连续型随机变量

拓展 Box-Muller变换

三、随机向量和随机过程的生成

3.1条件分布法

3.2多元正态分布模拟

3.3其他分布模拟

用copula描述多元分布

平稳时间序列模拟

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1.2组合发生器法

        把两个或若干个发生器组合利用可以获得更长的周期和更好的随机性。

set.seed(seed)#设置固定的随机数种子，使得模拟研究的结果可重复
runif(n)#产生n个均匀分布的随机数

2.2离散型随机数

例如，对于仅取有限个值的离散型随机数，可以通过以下代码获取随机数

order(x)#获取x元素从小到大排列的下标
sample(x,size=n,prob=p,replace=True)#生成样本量为n的有限个值的离散型随机数
sample(x,size=n)#从向量中无放回地抽取n个

 除此之外，还有几何分布、独立试验序列、二项分布、泊松分布随机数等构造，其本质上是利用2.1提及的离散随机变量的构造方法构造迭代序列并生成符合一定分布的序列。