R rig 生成逆高斯隨機偏差

說明

生成逆高斯隨機偏差。

用法

rig(n,mean,scale)

參數

n	所需的偏差數量。如果長度 > 1，則長度被視為所需的偏差數。
mean	平均值向量。
scale	尺度參數值向量(lambda，見下文)

細節

如果 x 是返回的向量，則 E(x) = mean 而 var(x) = scale*mean^3 。有關密度和分布函數，請參閱statmod 包。使用的算法是 Gentle (2003) 的算法 5.7，基於 Michael 等人。 (1976)。注意，這裏的scale是GLM意義上的尺度參數，它是通常的‘lambda’參數的倒數。

值

逆高斯隨機偏差的向量。

例子

require(mgcv)
set.seed(7)
## An inverse.gaussian GAM example, by modify `gamSim' output... 
dat <- gamSim(1,n=400,dist="normal",scale=1)
dat$f <- dat$f/4 ## true linear predictor 
Ey <- exp(dat$f);scale <- .5 ## mean and GLM scale parameter
## simulate inverse Gaussian response...
dat$y <- rig(Ey,mean=Ey,scale=.2)
big <- gam(y~ s(x0)+ s(x1)+s(x2)+s(x3),family=inverse.gaussian(link=log),
          data=dat,method="REML")
plot(big,pages=1)
gam.check(big)
summary(big)

作者

Simon N. Wood simon.wood@r-project.org

參考

Gentle, J.E. (2003) Random Number Generation and Monte Carlo Methods (2nd ed.) Springer.

Michael, J.R., W.R. Schucany & R.W. Hass (1976) Generating random variates using transformations with multiple roots. The American Statistician 30, 88-90.

https://www.maths.ed.ac.uk/~swood34/