从截断正态分布中绘制会产生错误的R标准差
从截断正态分布中绘制会产生错误的R标准差
提问于 2019-05-16 23:25:06
我从一个截断的正态分布中抽取随机数。假设截断正态分布在左侧0处截断后的平均值为100，标准差为60。我计算了一个算法，在截断之前计算正态分布的均值和sd (mean_old和sd_old)。函数vtruncnorm给出了(想要的)方差60^2。然而，当我从分布中抽取随机变量时，标准差约为96。我不明白为什么随机变量的sd与60的计算值不同。
我试着增加抽取量-- sd仍然在96左右。
require(truncnorm)
mean_old = -5425.078
sd_old = 745.7254
val = rtruncnorm(10000, a=0, mean = mean_old, sd = sd_old)
sd(val)
sqrt(vtruncnorm( a=0, mean = mean_old, sd = sd_old))回答 1
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发布于 2019-05-17 05:00:36
好的，我做了个快速测试
require(truncnorm)
val = rtruncnorm(1000000, a=7.2, mean = 0.0, sd = 1.0)
sd(val)
sqrt(vtruncnorm( a=7.2, mean = 0.0, sd = 1.0))典型截断高斯。在a=6，它们非常接近，0.1554233比0.1548865 f.e.，这取决于种子等。在a=7时，它们有系统地不同，0.1358143比0.1428084 (采样值小于函数调用)。我已经检查了Python的实现
import numpy as np
from scipy.stats import truncnorm
a, b = 7.0, 100.0
mean, var, skew, kurt = truncnorm.stats(a, b, moments='mvsk')
print(np.sqrt(var))
r = truncnorm.rvs(a, b, size=100000)
print(np.sqrt(np.var(r)))并得到了0.1428083662823426的回归率，与result结果一致。在你的a=7.2上，结果甚至更糟。
故事的寓意-在高a值时，从rtruncnorm采样有一个bug。Python也有同样的问题。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56171917
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