如何模拟双峰分布?

Posted

技术标签:

【中文标题】如何模拟双峰分布?【英文标题】:How to simulate bimodal distribution? 【发布时间】:2012-07-16 19:37:39 【问题描述】:

我有以下代码来生成双峰分布,但是当我绘制直方图时。我没有看到这两种模式。我想知道我的代码是否有问题。

mu1 <- log(1)   
mu2 <- log(10)
sig1 <- log(3)
sig2 <- log(3)
cpct <- 0.4   

bimodalDistFunc <- function (n,cpct, mu1, mu2, sig1, sig2) 
  y0 <- rlnorm(n,mean=mu1, sd = sig1)
  y1 <- rlnorm(n,mean=mu2, sd = sig2)

  flag <- rbinom(n,size=1,prob=cpct)
  y <- y0*(1 - flag) + y1*flag 


bimodalData <- bimodalDistFunc(n=100,cpct,mu1,mu2, sig1,sig2)
hist(log(bimodalData))

【问题讨论】:

【参考方案1】:

问题似乎太小了nmu1mu2 之间的差异太小,取mu1=log(1)mu2=log(50)n=10000 给出了这个:

【讨论】:

使用超过默认数量的 bin 也有帮助,例如hist(log(bimodalData), breaks=100)

以上是关于如何模拟双峰分布?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

通过 KMeans 聚类确定双峰分布的阈值

用 r 在双峰分布中找到局部最小值

在表达较少的双峰数据上拟合两个高斯

基于阈值的图像分割方法

如何在 Python 中实现 KS-Test

如何使用真实模型编写一个循环来模拟 t 统计量在 null 下的抽样分布?