runifum

Inversion Sampling 看样子就是个路人甲。

Ref: [Bayes] Hist & line: Reject Sampling and Importance Sampling

> func=function(n) {
+ return(-0.5+sqrt(0.25+*runif(n)))
+ }
// 反函数的x的均匀sampling值 => y 就是原函数的x,刚好作为hist的输入参数
> hist(func(),probability=T, xlab=expression(theta), ylab="Density", main="Samples from f(x)")

// 以下是真实值,用线表示
> xx=seq(, , length=)
> lines(xx, xx+0.5, col=)

func=function(n) {
  u=runif(n)
  return(c(0.5*log(*u[u<0.5]),-0.5*log(*(-u[u>0.5]))) )
}
hist(func(),probability=T,xlab=expression(theta),ylab="Density",main="Samples from f(x)",nclass=,ylim=c(,))
xx=seq(-,,length=)
lines(xx,exp(-sign(xx)**xx),col=)

-sign(xx) 算是一个表达技巧,将原本两个半图,合并在了一起,如下:


简化技巧

Y = −λ log(1 − U ).
Note that if U is uniformly distributed on [0, 1], then 1 − U is also uniformly distributed on [0, 1] so that we could simply compute
Y = −λ log U

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