(正規)分布の確率密度関数を乱数から推定する
すごい基本的なお話な気がするけど、数回は書き直しているのでメモっておく。ここでは
の２つの方法を比較して、それらが一致することを確認する。コードは以下。
#乱数のシードの指定 set.seed(100) #確率密度関数が一定とみなせるような適当な幅 dx <- 0.1 #標準偏差3の乱数生成 x <- rnorm(10^6, sd=3) #5 ± dxに入っている|ないを計算 hit <- sapply(x, function(z)abs(z-5) < dx) #確率を計算 sum(hit)/length(hit) #幅×確率密度関数 (2*dx)*dnorm(5, sd=3)
最後の部分だけ実行結果を載せると
> sum(hit)/length(hit) [1] 0.006558 > (2*dx)*dnorm(5, sd=3) [1] 0.006631809
