两件式正态分布是否有密度函数:
在 CRAN 上?以为我会在编写代码之前检查一下。我已经检查了分发任务视图。它没有在那里列出。我查看了几个可能的包,但无济于事。
更新:我在fanplot包中添加了dsplitnorm
、psplitnorm
和函数。qsplitnorm
rsplitnorm
两件式正态分布是否有密度函数:
在 CRAN 上?以为我会在编写代码之前检查一下。我已经检查了分发任务视图。它没有在那里列出。我查看了几个可能的包,但无济于事。
更新:我在fanplot包中添加了dsplitnorm
、psplitnorm
和函数。qsplitnorm
rsplitnorm
如果您选择构建自己的发行版版本,您可能会对distr感兴趣。它(以及相关的软件包distrEx、distrSim、distrTEst、distrTeach和distrDoc)被编写为提供一个统一的接口来从现有的发行版中构建新的发行版。(我在distrDoc包附带的精彩小插图的帮助下构建了这个示例,可以通过键入来获得vignette("distr")
。)
这实现了分裂正态分布,这可能不是你所追求的。但是,使用distr工具集,调整它以适应您的确切需求应该不会太难。
library(distr)
## Construct the distribution object.
## Here, it's a split normal distribution with mode=0, and lower- and
## upper-half standard deviations of 1 and 2, respectively.
splitNorm <- UnivarMixingDistribution(Truncate(Norm(0,2), upper=0),
Truncate(Norm(0,1), lower=0),
mixCoeff=c(0.5, 0.5))
## Construct its density function ...
dsplitNorm <- d(splitNorm)
## ... and a function for sampling random variates from it
rsplitNorm <- r(splitNorm)
## Compare the density it returns to that from rnorm()
dsplitNorm(-1)
# [1] 0.1760327
dnorm(-1, sd=2)
# [1] 0.1760327
## Sample and plot a million random variates from the distribution
x <- rsplitNorm(1e6)
hist(x, breaks=100, col="grey")
## Plot the distribution's continuous density
plot(splitNorm, to.draw.arg="d")