多変量スチューデントt-分布から疑似乱数ベクトルを生成

Fortranによるサンプルソースコード : 使用ルーチン名:g05ryf

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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Fortran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。

多変量スチューデントt-分布のデータ 

※本サンプルはnAG Fortranライブラリに含まれるルーチン g05ryf() のExampleコードです。本サンプル及びルーチンの詳細情報は g05ryf のマニュアルページをご参照ください。
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入力データ

(本ルーチンの詳細はg05ryf のマニュアルページを参照)
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G05RYF Example Program Data
1  1  1762543          :: GENID,SUBID,SEED(1)
10  4                  :: N,M
10                     :: DF
1.0   2.0  -3.0   0.0  :: XMU
1.69  0.39 -1.86  0.07
     98.01 -7.07 -0.71
           11.56  0.03
                  0.01 :: End of C (upper triangular part)

  • 1行目はタイトル行で読み飛ばされます。
  • 2行目に使用する生成器(genid=1:nAG基本生成器)、生成器に関する情報(subid=1:GENIDが1の場合この値は参照されません)、生成器の初期値(seed=1762543)を指定しています。
  • 3行目に生成される乱数の数(n=10)と次元の数(m=4)を指定しています。
  • 4行目に分布の自由度の数(df=10)を指定しています。
  • 5行目に分布の平均ベクトル(xmu)を指定しています。
  • 6~9行目に分布の共分散行列の上三角部分(c)を指定しています。

出力結果

(本ルーチンの詳細はg05ryf のマニュアルページを参照)
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この出力例をダウンロード
 G05RYF Example Program Results

 Variates
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  1      1.4957   -15.6226    -3.8101     0.1294
  2     -1.0827    -6.7473     0.6696    -0.0391
  3      2.1369     6.3861    -5.7413     0.0140
  4      2.2481   -16.0417    -1.0982     0.1641
  5     -0.2550     3.5166    -0.2541    -0.0592
  6      0.9731    -4.3553    -4.4181     0.0043
  7      0.7098    -3.4281     1.1741     0.0586
  8      1.8827    23.2619     1.5140    -0.0704
  9      0.9904    22.7479     0.1811    -0.0893
 10      1.5026     2.7753    -2.2805    -0.0112

  • 5~14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

(本ルーチンの詳細はg05ryf のマニュアルページを参照)

※本サンプルソースコードは科学技術・統計計算ライブラリである「nAG Fortranライブラリ」のルーチンを呼び出します。
サンプルのコンパイル及び実行方法

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このソースコードをダウンロード
    PROGRAM g05ryfe

!      G05RYF Example Program Text

!      Mark 23 Release. nAG Copyright 2011.

!      .. Use Statements ..
       USE nag_library, ONLY : g05kff, g05ryf, nag_wp, x04caf
!      .. Implicit None Statement ..
       IMPLICIT NONE
!      .. Parameters ..
       INTEGER, PARAMETER              :: lseed = 1, nin = 5, nout = 6
!      .. Local Scalars ..
       INTEGER                         :: df, genid, i, ifail, ldc, ldx, lr,   &
                                          lstate, m, mode, n, subid
!      .. Local Arrays ..
       REAL (KIND=nag_wp), ALLOCATABLE :: c(:,:), r(:), x(:,:), xmu(:)
       INTEGER                         :: seed(lseed)
       INTEGER, ALLOCATABLE            :: state(:)
!      .. Executable Statements ..
       WRITE (nout,*) 'G05RYF Example Program Results'
       WRITE (nout,*)
       FLUSH (nout)

!      Skip heading in data file
       READ (nin,*)

!      Read in the base generator information and seed
       READ (nin,*) genid, subid, seed(1)

!      Initial call to initialiser to get size of STATE array
       lstate = 0
       ALLOCATE (state(lstate))
       ifail = 0
       CALL g05kff(genid,subid,seed,lseed,state,lstate,ifail)

!      Reallocate STATE
       DEALLOCATE (state)
       ALLOCATE (state(lstate))

!      Initialize the generator to a repeatable sequence
       ifail = 0
       CALL g05kff(genid,subid,seed,lseed,state,lstate,ifail)

!      Read in sample size and number of dimensions
       READ (nin,*) n, m

       ldc = m
       ldx = n
       lr = m*(m+1) + 2
       ALLOCATE (x(ldx,m),c(ldc,m),r(lr),xmu(m))

!      Read in degrees of freedom
       READ (nin,*) df

!      Read in vector of means
       READ (nin,*) xmu(1:m)

!      Read in upper triangle portion of the covariance matrix
       DO i = 1, m
          READ (nin,*) c(i,i:m)
       END DO

!      Using a single call to G05RYF, so set up reference vector
!      and generate values in one go
       mode = 2

!      Generate variates
       ifail = 0
       CALL g05ryf(mode,n,df,m,xmu,c,ldc,r,lr,state,x,ldx,ifail)

!      Display the variates
       ifail = 0
       CALL x04caf('General',' ',n,m,x,ldx,'Variates',ifail)

    END PROGRAM g05ryfe


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