Deutsches R-Forum

Hallo,
ich möchte mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen Samples von alpha-stabil-verteilten Daten generieren. Ich habe dafür die Funktion Estim_Simulation() des Packages StableEstim im Blick. Diese Verteilung wird durch die vier Parameter alpha, beta, gamma und delta bestimmt. Allerdings nimmt die Funktion laut Dokumentation nur eine 2xn-Matrix der "wahren" Werte von alpha und beta an, während per derfault gamma=1 und delta=0. Allerdings habe ich die vier Parameter von den echten Daten geschätzt und möchte die Simulation basierend auf den vier Schätzwerten durchführen. Wie kann ich das bewerkstelligen?
Vielen Dank im Voraus!

In
https://en.wikipedia.org/wiki/Stable_distribution
Abschnitt "Parametrizations", ist beschrieben, wie man aus einer Zufallsvariablen mit einer beliebigen stabilen Verteilung und bekannten Parametern (in Abhängigkeit von der Parametrisierung) durch eine lineare Transformation eine Zufallsvariable mit stabiler Verteilung und gamma=1 sowie delta=0 machen kann.
(Die sind allerdings - für meine Begriffe - etwas mit den Bezeichnungen durcheinander gekommen )

Da sollte doch auch der umgekehrte Weg möglich sein!?

Das ist ein wirklich guter Hinweis. Danke!!