Keyword: 多変量スチューデントt-分布, 疑似乱数ベクトル
概要
本サンプルは多変量スチューデントt-分布から疑似乱数ベクトルの生成を行うC言語によるサンプルプログラムです。 本サンプルは以下に示される確率密度関数をもつ多変量スチューデントt-分布から10個の疑似乱数を生成し出力します。
※本サンプルはnAG Cライブラリに含まれる関数 nag_rand_matrix_multi_students_t() のExampleコードです。本サンプル及び関数の詳細情報は nag_rand_matrix_multi_students_t のマニュアルページをご参照ください。
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出力結果
（本関数の詳細はnag_rand_matrix_multi_students_t のマニュアルページを参照）1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
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nag_rand_matrix_multi_students_t (g05ryc) Example Program Results
1.4957 -15.6226 -3.8101 0.1294
-1.0827 -6.7473 0.6696 -0.0391
2.1369 6.3861 -5.7413 0.0140
2.2481 -16.0417 -1.0982 0.1641
-0.2550 3.5166 -0.2541 -0.0592
0.9731 -4.3553 -4.4181 0.0043
0.7098 -3.4281 1.1741 0.0586
1.8827 23.2619 1.5140 -0.0704
0.9904 22.7479 0.1811 -0.0893
1.5026 2.7753 -2.2805 -0.0112
- ３～１２行目に生成された疑似乱数が出力されています。
ソースコード
（本関数の詳細はnag_rand_matrix_multi_students_t のマニュアルページを参照）
※本サンプルソースコードはnAG数値計算ライブラリ（Windows, Linux, MAC等に対応）の関数を呼び出します。
サンプルのコンパイル及び実行方法
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/* nag_rand_matrix_multi_students_t (g05ryc) Example Program.
*
* CLL6I261D/CLL6I261DL Version.
*
* Copyright 2017 Numerical Algorithms Group.
*
* Mark 26.1, 2017.
*/
/* Pre-processor includes */
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <nag.h>
#include <nag_stdlib.h>
#include <nagg05.h>
#define X(I, J) x[(order == Nag_ColMajor)?(J*pdx + I):(I*pdx + J)]
int main(void)
{
/* Integer scalar and array declarations */
Integer exit_status = 0;
Integer i, j, lstate, lr, x_size;
Integer *state = 0;
Integer pdx;
/* nAG structures */
NagError fail;
Nag_ModeRNG mode;
/* Double scalar and array declarations */
double *r = 0, *x = 0;
/* Use column major order */
Nag_OrderType order = Nag_RowMajor;
/* Set the number of variables and variates */
Integer m = 4;
Integer n = 10;
/* Input the covariance matrix */
double c[] = { 1.69e0, 0.39e0, -1.86e0, 0.07e0,
0.39e0, 98.01e0, -7.07e0, -0.71e0,
-1.86e0, -7.07e0, 11.56e0, 0.03e0,
0.07e0, -0.71e0, 0.03e0, 0.01e0
};
Integer pdc = 4;
/* Input the means */
double xmu[] = { 1.0e0, 2.0e0, -3.0e0, 0.0e0 };
/* Set the degrees of freedom */
Integer df = 10;
/* Choose the base generator */
Nag_BaseRNG genid = Nag_Basic;
Integer subid = 0;
/* Set the seed */
Integer seed[] = { 1762543 };
Integer lseed = 1;
/* Initialize the error structure */
INIT_FAIL(fail);
printf("nag_rand_matrix_multi_students_t (g05ryc) "
"Example Program Results\n\n");
/* Get the length of the state array */
lstate = -1;
nag_rand_init_repeatable(genid, subid, seed, lseed, state, &lstate, &fail);
if (fail.code != NE_NOERROR) {
printf("Error from nag_rand_init_repeatable (g05kfc).\n%s\n",
fail.message);
exit_status = 1;
goto END;
}
pdx = (order == Nag_ColMajor) ? n : m;
x_size = (order == Nag_ColMajor) ? pdx * m : pdx * n;
/* Calculate the size of the reference vector */
lr = m * m + m + 2;
/* Allocate arrays */
if (!(r = nAG_ALLOC(lr, double)) ||
!(x = nAG_ALLOC(x_size, double)) ||
!(state = nAG_ALLOC(lstate, Integer)))
{
printf("Allocation failure\n");
exit_status = -1;
goto END;
}
/* Initialize the generator to a repeatable sequence */
nag_rand_init_repeatable(genid, subid, seed, lseed, state, &lstate, &fail);
if (fail.code != NE_NOERROR) {
printf("Error from nag_rand_init_repeatable (g05kfc).\n%s\n",
fail.message);
exit_status = 1;
goto END;
}
/* Set up reference vector and generate N numbers */
mode = Nag_InitializeAndGenerate;
nag_rand_matrix_multi_students_t(order, mode, n, df, m, xmu, c, pdc, r,
lr, state, x, pdx, &fail);
if (fail.code != NE_NOERROR) {
printf("Error from nag_rand_matrix_multi_students_t (g05ryc).\n%s\n",
fail.message);
exit_status = 1;
goto END;
}
/* Display the variates */
for (i = 0; i < n; i++) {
printf(" ");
for (j = 0; j < m; j++)
printf("%9.4f%s", X(i, j), (j + 1) % 10 ? " " : "\n");
if (m % 10)
printf("\n");
}
END:
nAG_FREE(r);
nAG_FREE(x);
nAG_FREE(state);
return exit_status;
}