蒙特卡洛模拟的 R 问题

【问题标题】：R Proble with Monte Carlo Simulation蒙特卡洛模拟的 R 问题
【发布时间】：2020-04-19 12:28:37
【问题描述】：

我如何解决这个练习：

令 U 来自均匀 (0,1) 分布，Z 来自标准正态分布。令 X = pZ + (1-p)U。当 X 的方差为 0.4 时估计 p。

也许我应该 install.packages('polynom')？

p 等于 0,62，因为我已经对它进行了分析计算，但我不知道如何使用 R 使用随机随机数生成器来解决它

【问题讨论】：

【解决方案1】：

我不会为你解决这个练习，但会告诉你如何解决它的线索

你需要像练习那样做：

使用 p

的值将它们放在一起

对于给定的p，你可以定义一个函数：

set.seed(234)
computeX <- function(p){

  u <- runif(1000)
  z <- rnorm(1000)

  X = p*z + (1-p)*u
  return(X)
}

var(computeX(0.2))
[1] 0.08924463

现在我让你找到获得锻炼所需的例程p。

不需要任何外部库

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个例子

fobj <- function(p)  abs(var(p*rnorm(1e5) + (1-p)*runif(1e5))-0.4)
pval <- optimise(fobj,c(0,1))$minimum

在哪里

结果

> pval
[1] 0.6223968

【讨论】：