R 从离散数据向量进行模拟
我有一个离散数据向量，我想根据与该数据相关的经验分布进行模拟，在进行拟合后，我用函数rlogspline进行模拟我认为R 从离散数据向量进行模拟,r,R,我有一个离散数据向量，我想根据与该数据相关的经验分布进行模拟，在进行拟合后，我用函数rlogspline进行模拟我认为样本（x，…，replace=TRUE）（带置换的抽样）应根据经验分布进行模拟…我不完全清楚您到底想做什么，但您是否可以使用分位数和runif之类的方法，例如： obs <- c(125,110,115,100,150) # original observations sim <- quantile(obs, runif(10000))
样本（x，…，replace=TRUE）分位数和runif
之类的方法，例如：
obs <- c(125,110,115,100,150) # original observations
sim <- quantile(obs, runif(10000)) # simulations
hist(sim, freq=FALSE)
obs你不能将round（）应用于从logspline得到的模拟？是的，我可以这样做，但问题是如果我有一个只包含正离散值的向量，我可能最终得到一个给我负值的模拟，因为样条线的计算方式大约为0.No。你没有足够仔细地研究logspline的第二个和第三个参数。你是完全正确的，忽略了这个参数，我会尝试：）非常感谢。是的，但这里的问题是它会返回我已经观察到的值，我想要“真实”的值还没有观察到的密度，一旦我调整了密度，就可以观察到。