截尾正态分布的随机抽样和R软件的实现

摘要：

统计学中所使用的数据大概可分为真实数据和模拟数据,模拟数据是所有Monte Carlo研究的基础,又称伪数据(pseudo data)[1].几乎所有统计软件都提供了常用分布(如正态、均匀和beta分布等)的随机数生成器,应用这些函数在变量的整个样本空间抽样很容易,但要想在分布的部分取值范围内(比如截尾分布)抽样却有些困难,此时或者需要复杂的数学转换,或者需要考虑抽样的效率问题[2].所谓截尾分布(truncated distribution)是指变量取值被限制在特定范围而不能在整个支撑上取值[2].如果只能取小于某个数a的值称为右截尾(right truncated),如果只能取大于某个数b的值称为左截尾(left truncated),如果取值范围限定在一个区间[a,b]称之为区间截尾(interval truncated),a,b称为截点或阈值.显然,[-∞,a]即为右截尾,[b,∞]即为左截尾,因此右(左)截尾是区间截尾的特例.

机标关键词：截尾正态分布、随机抽样、模拟数据、取值范围、区间截尾、截尾分布、随机数生成器、真实数据、效率问题、统计软件、数学转换、空间抽样、范围限定、变量、统计学、支撑、阈值、应用、样本、截点

所属期刊栏目：29

分类号：TP3;O21

资助基金：2011年徐州医学院科研课题资助:徐州医学院公共卫生学院课题资助201009,201107,201115;江苏省教育厅高校哲学社会科学研究基金资助项目2010SJB790037

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：292-295