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[Bayes] Hist & line: Reject Sampling and Importance Sampling
吻合度蛮高，但不光滑。
> L=10000> K=135/64> x=runif(L)> ind=(runif(L)<(20*x*(1-x)^3/K))> hist(x[ind],probability=T,+ xlab="x",ylab="Density",main="")
/* 应用了平滑数据的核函数 */> d=density(x[ind],from=0,to=1) // 只对标记为true的x做统计 --> 核密度估计> lines(d,col=4) // (BLUE)
> xx=seq(0,1,length=100)> lines(xx,20*xx*(1-xx)^3,lwd=2,col=2) //lwd: line width, col: color number (Red)
API DOC: https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/density.html
参见：
http://blog.csdn.net/yuanxing14/article/details/41948485 基于核函数的目标跟踪算法 （貌似淘汰的技术）
https://www.zhihu.com/question/27301358/answer/105267357?from=profile_answer_card
Importance Sampling (Green line) 更为光滑:
> L=10000> K=135/64> x=runif(L)> ind=(runif(L)<(20*x*(1-x)^3/K))> hist(x[ind],probability=T, xlab="x",ylab="Density",main="")> > d=density(x[ind],from=0,to=1)> lines(d,col=4)> > y=runif(L)> w=20*y*(1-y)^3 // 可见，权重大小与实际分布吻合。> W=w/sum(w) // 每个x轴的sample point的权重值W。> d=density(y,weights=W,from=0,to=1)> lines(d,col=3)> > xx=seq(0,1,length=100)> lines(xx,20*xx*(1-xx)^3,lwd=2,col=2)
[Bayes] Hist & line: Reject Sampling and Importance Sampling
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