我需要使用 R 中的核密度估计从现有数据生成样本。在我的数据中缺少负值(并且不能),但在生成样本中存在负值。
library(ks)
set.seed(1)
par(mfrow=c(2,1))
x<-rlnorm(100)
hist(x, col="red", freq=F)
y <- rkde(fhat=kde(x=x, h=hpi(x)), n=100)
hist(y, col="green", freq=F)
如何限制KDE和生成样本的范围?
最佳答案
rkde
传递一个positive
参数:
y <- rkde(
fhat = kde(x=x, h=hpi(x)),
n = 100,
positive = TRUE
)
另一种方法是在估计之前转换数据(例如,使用对数), 使其不受约束,并在生成随机数后将其转换回来。
x2 <- log(x)
y2 <- rkde(fhat=kde(x=x2, h=hpi(x2)), n=100)
y <- exp(y2)
hist(y, col="green", freq=F)
关于r - 使用 r 中的核密度估计生成样本,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16102048/