R 从威布尔（0,1）和均匀（0,1）的混合生成随机变量

我如何创建一个R代码算法来对截断威布尔（0,1）和均匀（2,4）的混合分布进行采样。给我带来困难的主要部分是截断威布尔分布。通常，威布尔分布是在正实线上定义的，因此我不能使用R提供的内置函数。混合物分布如下：

u <- runif(100,2,4)
w <- ... # truncated weibull, see below
s <- runif(100)            # s <- rbinom(n,2,0.3)
x <- ifelse(s<0.3, w, u)   # x <- ifelse(s==1,w,u)

f（x）=0.3×威布尔（0,1）+0.7×U（2,4）

注：截断威布尔分布如下：

u <- runif(100,2,4)
w <- ... # truncated weibull, see below
s <- runif(100)            # s <- rbinom(n,2,0.3)
x <- ifelse(s<0.3, w, u)   # x <- ifelse(s==1,w,u)

f（x；k，λ）=c（k/λ）[（x/λ）^（k−1） ]exp{−（x/λ）^k}，x∈ （0,1）

在哪里

c=1/{1− 经验(−1/（λ^k））}

---

统一编号由

runif（100,2,4）

生成。考虑到截断威布尔函数是以某种方式生成的，您可以按如下方式混合它们：

u <- runif(100,2,4)
w <- ... # truncated weibull, see below
s <- runif(100)            # s <- rbinom(n,2,0.3)
x <- ifelse(s<0.3, w, u)   # x <- ifelse(s==1,w,u)

---

u统一数字由
runif（100,2,4）
生成。考虑到截断威布尔函数是以某种方式生成的，您可以按如下方式混合它们：

u <- runif(100,2,4)
w <- ... # truncated weibull, see below
s <- runif(100)            # s <- rbinom(n,2,0.3)
x <- ifelse(s<0.3, w, u)   # x <- ifelse(s==1,w,u)

u