[求助]混合分布的随机数生成问题

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请教各位高手:

如果我的混合分布为:F(x)=0.4*N(1,0.5)+0.6*N(3,2)

在用r进行模拟数据时,我按p=0.4的概率生成一个两点分布,即z=rbinom(1,1,0.4),如果z=1 就按正态分布N(1,0.5)

生成数据,否则就按后一个正态分布产生随机数.

这样产生的数据和按用均匀分布做判断属于哪个分布有区别吗?

我这种生成方法有问题吗?

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关键词：随机数生成 混合分布 随机数 rbinom 正态分布 随机数 混合分布

您描述的做法应该和您所列分布式F(x)=0.4*N(1,0.5)+0.6*N(3,2)不符。

那我应该怎样产生哩?

u<-runif(1)

x<- ifelse(u<0.4,rnorm(1,1,0.5),rnorm(1,3,2))

x即为所求。

你的做法也没错阿！

应该是，

u<-runif(1)

x<- ifelse(u<0.4,rnorm(1,1,sqrt(0.5)),rnorm(1,3,sqrt(2)))才对。

顺便画一下这个分布的密度图，是双峰的（可惜，粘不过来啊）：

> x=numeric()
> for(i in 1:100){
+    r=runif(1)
+    x=ifelse(r<.4,rnorm(1,1,sqrt(.5)),rnorm(1,3,sqrt(2)))
+ }
> x[1:10]
 [1] 3.022763 1.957792 4.262181 4.385198 3.152192 2.354907 4.813142 1.008566
 [9] 1.359688 2.385755
> plot(density(x))
>

我收回我在2楼做的臆断，LZ的做法是正确的。原本是一个简单的simulation，最近比较常犯糊涂，还请LZ多多原谅。

谢谢各位.我试过,不过做模拟的结果好象采用均匀分布来做要好点

不至于吧，理论上是一样的，LZ不要执着于某次结果