来自缩放逆ch方分布的样本

我想在R中生成一个scaled-inv-chisquared分布。我知道geoR有一个R函数用于产生这个。但我想用伽马分布来产生这个。我觉得这两个是等价的：来自缩放逆ch方分布的样本

X ~ rinvchisq(100, df=d, scale=s) 
1/X ~ rgamma(100, shape=d/2, scale=2/(d*s))

不是吗？由于极端值，是否会有任何数值问题？

来源

2013-12-09 vinash85

维基百科对此有一个很好的讨论 –

你关心什么样的问题？ 1/X中的分母显然没有表现得很差。众所周知，chi^2是gamma的一个特例。 –

更具体地说，你需要X <- rinvchisq(...)和X <- 1/rgamma(...)（该~符号以这种方式工作的，如WinBUGS软件程序，并在统计符号，而不是在R）。如果你看看geoR::rinvchisq代码，相关的部分只是

return((df * scale)/rchisq(n, df = df))

所以如果你有考虑的非常大的或小的卡方偏离倒数问题，你就有麻烦了呢（虽然rchisq是内部使用.External(C_rchisq, n, df)，这符合C代码，可能是为了在这种特殊情况下的效率，而不是调用rgamma）。如果我是你，我会继续前进并叠加一些测试样本的密度，以确保我没有搞乱算术或参数化的某个地方...

为什么它的价值也有rinvgamma()函数在各种包裹（library(sos); findFn("rinvgamma")）

来源

2013-12-09 22:02:24

+1我想知道OP是否打算将'〜'分配为“，bu在这里使用了一些不幸的代码标记。 '1/X'这一行暗示了这一点，因为它也不是有效的BUGS代码。 –

来自缩放逆ch方分布的样本

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