22、模拟技术：从多元节点到抽样方法的全面解析

模拟技术：从多元节点到抽样方法的全面解析

1. 多元节点模拟

在评估因城镇供水砷含量增加而患癌风险的示例中，之前模型里的变量均为单变量。不过，mc2d 包允许我们通过在 mcstoc() 函数中使用 nvariates 指定变量数量，对多变量数据进行蒙特卡罗模拟。这对于狄利克雷分布、多项分布或多元正态分布等多变量分布尤为有用。

1.1 狄利克雷分布模拟

parameter1 <- mcstoc(rdirichlet, type="VU", nvariates=4, 
alpha=c(1,4,5,7))
parameter1

运行上述代码后，会得到如下结果：
| node | mode | nsv | nsu | nva | variate | min | mean | median | max | Nas | type | outm |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| 1 | x | numeric | 1001 | 101 | 4 | 1 | 4.08e - 07 | 0.0586 | 0.0423 | 0.530 | 0 | VU | each |
| 2 | x | numeric | 1001 | 101 | 4 | 2 | 8.53e - 03 | 0.2351 | 0.2244 | 0.758 | 0 | VU | each |
| 3 | x | numeric | 1001 | 101 | 4 | 3 | 2.13e - 02 | 0.2