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R et distribution beta

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Message par Ayana le Mar 19 Juin 2012 - 15:49

Bonjour à tous,

Je continue avec mes questions tordues.
Je simule des variables distribuées selon une loi bêta-binomiale en tirant d'abord dans une loi beta de paramètres a et b, puis en utilisant cette valeur comme paramètre d'une Bernoulli. a et b étant choisis de manière à contrôler ma corrélation intraclasse rho et ma prévalence pi.
Pour des valeurs faibles à modérées de rho, pas de problème avec la fonction rbeta. En revanche ça plante quand rho est grand.

Du coup, j'ai fouiné un peu et une autre manière de générer une distribution bêta (a,b) c'est de générer y1=gamma(a), y2=gamma(b) puis faire y1/(y1+y2). C'est d'ailleurs la formule que j'ai implémenté sous SAS et qui fonctionne très bien. En revanche, cette formule sous R avec la fonction rgamma ne marche pas, et j'obtiens des paramètres qui ne sont pas du tout les paramètres attendus.

Est-ce une limite de la loi bêta? Si oui, comment expliquer que SAS fournisse des valeurs quoiqu'il arrive?

Merci pour votre aide

Ayana, qui simule encore et toujours ;-)
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Message par droopy le Mar 26 Juin 2012 - 9:24

Bonjour,

il faudrait peut-être un exemple de valeur de a et b que tu souhaites mettre en place pour t'aider. Parce que chez moi ça fonctionne :
Code:
test <- rbeta(100000,1,2)
g1<- rgamma(100000,1)
g2 <- rgamma(100000,2)
test2 <- g1/(g1+g2)
plot(density(test, from=0,to=1))
lines(density(test2, from=0, to=1), col="red")
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