從R中的trucnated伽馬分布中有效采樣

Question

在論壇中搜索后，我沒有找到類似的問題。 如果我錯過了，請告訴我。 我真的很感激。

我需要從給定形狀和比例參數以及R中的下限/上限的伽馬分布生成N（可以是10000或更多）采樣點。

我知道如何通過“for循環”來做到這一點但是效率不高。

 library(distr)
 get_sample_gamma(shape, scale, lb, ub)
 {
    v <- rgamma(n = 10000, shape, scale)
    # check the elements of v to be located [lb, ub]
    # if not in the range, count the number of points in the range as M
    # generate the remaining N - M points until all N points are got. 
 }

這效率不高。

任何更有效的解決方案都將得到推廣。

Answer 1

參見Saralees Nadarajah和Samuel Kotz 關於截斷分布的R程序 。

使用第4頁的代碼 ：

qtrunc <- function(p, spec, a = -Inf, b = Inf, ...) {
    tt <- p
    G <- get(paste("p", spec, sep = ""), mode = "function")
    Gin <- get(paste("q", spec, sep = ""), mode = "function")
    tt <- Gin(G(a, ...) + p*(G(b, ...) - G(a, ...)), ...)
    return(tt)
}
rtrunc <- function(n, spec, a = -Inf, b = Inf, ...) {
    x <- u <- runif(n, min = 0, max = 1)
    x <- qtrunc(u, spec, a = a, b = b,...)
    return(x)
}

現在v <- rtrunc(10000, "gamma", lb, ub, shape=shape, scale=scale)應該完成這項工作。