当仅知道分布的矩时,我正在解决重建(或恢复)概率分布函数的问题。我已经用 R 编写了代码,虽然逻辑对我来说似乎是正确的,但我没有得到我想要的输出。
我试图用作近似(或重建或恢复)CDF 的方程就是您在下图中看到的。我正在为等式的右侧编写代码,并将其等同于我在代码中称为 F 的向量。
可以在此处找到包含原始方程式的论文链接。
它在论文中被标记为等式(2)。
这是我写的代码:
#R Codes:
alpha <- 50
T <- 1
x <- seq(0, T, by = 0.1)
# Original CDF equation
Ft <- (1-log(x^3))*(x^3)
plot(x, Ft, type = "l", ylab = "", xlab = "")
# Approximated CDF equation using Moment type reconstruction
k<- floor(alpha*y/T)
for(i in 1:length(k))
{
for(j in k[i]:alpha)
{
F[x+1] <- (factorial(alpha)/(factorial(alpha-j)*factorial(j-k)*factorial(k)))*(((-1)^(j-k))/(T^j))*((9/(j+3))^2)
}
}
plot(x[1:7], F, type = "l", ylab = "", xlab = "")
任何帮助都会在这里受到赞赏,因为使用我的代码获得的近似值和图形与原始曲线大不相同。