数据框中带有参数的随机分布
Random Distribution with Params within Data Frame
我正在尝试使用预先指定的变量在数据框中生成随机损失。我感兴趣的是“rand.num”变量——什么是生成该随机数的更好/更有效的方法？我使用下面的方法得到了我正在寻找的东西，但是当我 运行 使用完整的 table 时，对于许多模拟，我遇到了 运行 时间问题。
data <- as.data.frame(matrix(c(1, 2500, 2500, 5000), 2, 2)) #take this as given
colnames(data) <- c("Lower", "Upper") #lower & upper bound of uniform distribution
rand.num.1 <- rdunif(1, data[1,1], data[1,2])
rand.num.2 <- rdunif(1, data[2,1], data[2,2])
data$rand.num <- c(rand.num.1, rand.num.2)
print(data)
如有任何帮助，我们将不胜感激！
使用 runif 一次性完成随机抽样并截断：
data$rand.num <- floor(runif(nrow(data), data$Lower, data$Upper + 1))
我正在尝试使用预先指定的变量在数据框中生成随机损失。我感兴趣的是“rand.num”变量——什么是生成该随机数的更好/更有效的方法？我使用下面的方法得到了我正在寻找的东西，但是当我 运行 使用完整的 table 时，对于许多模拟，我遇到了 运行 时间问题。
data <- as.data.frame(matrix(c(1, 2500, 2500, 5000), 2, 2)) #take this as given
colnames(data) <- c("Lower", "Upper") #lower & upper bound of uniform distribution
rand.num.1 <- rdunif(1, data[1,1], data[1,2])
rand.num.2 <- rdunif(1, data[2,1], data[2,2])
data$rand.num <- c(rand.num.1, rand.num.2)
print(data)
如有任何帮助，我们将不胜感激！
使用 runif 一次性完成随机抽样并截断：
data$rand.num <- floor(runif(nrow(data), data$Lower, data$Upper + 1))