📊 R语言：用逆变换法生成随机数 🎲

在概率论和统计学中，逆变换法是一种非常实用的技术，用于从已知累积分布函数(CDF)生成随机数。简单来说，它通过将均匀分布的随机数映射到目标分布上，从而实现随机数的生成。这种方法直观且易于实现，在R语言中更是轻而易举！

假设我们要生成服从指数分布的随机数（均值为λ=2）。首先，我们需要知道其CDF公式为：

F(x) = 1 - exp(-x/λ)

接下来，令 U ∼ U(0,1)，通过逆变换得到：

x = F^(-1)(U) = -λ ln(1-U)

在R语言中，代码如下：

```R

set.seed(42)

lambda <- 2

u <- runif(1000) 生成1000个[0,1]均匀分布随机数

x <- -lambda log(1-u) 应用逆变换公式

hist(x, breaks = 50, freq = FALSE, main = "逆变换法生成指数分布随机数")

```

运行后，你会发现生成的随机数完美拟合了指数分布的形态！✨

通过这种方式，你可以轻松模拟各种分布的数据，是数据分析与仿真建模的重要工具哦！💡

R语言 逆变换法 随机数生成

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