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モンテカルロ アルゴリズムを使用して、反転サンプリングを使用して幾何分布のサイズ 100 のデータ サンプルを生成しました。

gi.cdf.geom <- function(p,u){
k <- c()
k <- ceiling(log(1-u)/log(1-p)) - 1
return(k)
}

上記の関数は、幾何分布の CDF の逆関数です。

u1 <- runif(100)
gen.gi.cdf1 <- gi.cdf.geom(50/239,u1)
as.data.frame(table(gen.gi.cdf1))

サイズ 100 の 1000 個のデータ サンプルをランダムにシミュレートし、各サンプルのカイ 2 乗検定統計量を計算する方法がわかりません。サンプルを作成する私の試みは次のとおりです。

for(i in 1:1000){
 n=100
 p=50/239
 {
  u=runif(n)
  values <- gi.cdf.geom(p,u)
 }
 print(values)

}

ただし、これにより、後で参照する方法がなく、コンソールのすべてのサンプルが得られます。

助けていただければ幸いです。

ありがとうございました

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を使用しreplicateます。例えば：

(x <- replicate(3,rgeom(10,50/239)))
      [,1] [,2] [,3]
 [1,]    5    3   12
 [2,]   15    2    3
 [3,]    5    5    0
 [4,]    4    2    1
 [5,]   13    0    8
 [6,]    0    3    0
 [7,]    3    1    6
 [8,]    0    6    2
 [9,]    0    4    4
[10,]    8    4    1

を使用してそれらをテストできますapply

apply(x,2,chisq.test)
[[1]]

        Chi-squared test for given probabilities

data:  newX[, i] 
X-squared = 47.566, df = 9, p-value = 3.078e-07


[[2]]

        Chi-squared test for given probabilities

data:  newX[, i] 
X-squared = 10, df = 9, p-value = 0.3505


[[3]]

        Chi-squared test for given probabilities

data:  newX[, i] 
X-squared = 37.3243, df = 9, p-value = 2.303e-05


Warning messages:
1: In FUN(newX[, i], ...) : Chi-squared approximation may be incorrect
2: In FUN(newX[, i], ...) : Chi-squared approximation may be incorrect
于 2013-12-04T17:21:59.840 に答える