[求助]怎样模拟数据和现有的随机数具有相同分布

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各位:现在手上有一组随机数,不知道是服从什么分布的,我想模拟这组数,应该怎么模拟?

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关键词：模拟数据 随机数 不知道 数据 模拟 随机

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弄明白了：用bootstrap函数

可以说的具体些吗?

假设函数为 1 2 3 4 5

在R里边,我的bootstrap做法是

x<-c(1,2,3,4,5)

m=1000 

boot<-numeric(m)

for for (i in 1:m){

boot.x<-sample(x,replace=T)

boot<-mean（boot.x）

}

hist(boot)

abline(v=cbind(quantile(boot,prob=c(.025,.975))))

大概的意思就是首先生成一个1x1000的矩阵

然后再在原始数据里边不断提取样本（with replacement）

提取一千次 然后boot后边可以根据需要变换 

我这里需要的是mean 你也可以替换称中间值（median）标准差，方差之类的

然后就用柱状图看这些mean的分布h和相应的bootstrap 95%CI

不过，做bootstrap会对一些东西比较敏感

比如原始数据的代表性 模拟的次数 原始数据的大小 之类的

不过总体来讲都比较实用！以之相应的还有permutation，跟这个差不多！

不过想知道数据的分布好像不用 bootstrap吧？可以用MLE求吧？

还有 在R里边可以用plot(desity(x))来看看他的密度分布！

知识有限，有错请提出！

看到了  谢谢指教

学习下，谢谢分享