Мне нужно численно аппроксимировать дисперсию логарифма суммы двух логарифмически нормальных случайных величин. Я хотел бы сделать это в R, вот пример:
################
## Setup data ##
################
sdX1 = 0.33
sdX2 = 0.70
muX1 = log(32765) - 0.5 * sdX1^2
muX2 = log(52650) - 0.5 * sdX2^2
####################################
## PDF for sum of 2 lognormal RVs ##
####################################
d2lnorm = function(z, muX1, muX2, sdX1, sdX2){
#PDFs
L1 = distr::Lnorm(meanlog = muX1, sdlog = sdX1)
L2 = distr::Lnorm(meanlog = muX2, sdlog = sdX2)
#Convlution integral
L1plusL2 = distr::convpow(L1 + L2, 1)
#Density function
f.Z = distr::d(L1plusL2)
#Evaluate
return(f.Z(z))
}
############################################
## Expectation for sum of 2 lognormal RVs ##
############################################
ex2lnorm = function(muX1, muX2, sdX1, sdX2){
#E(g(x)) = integral of g(x) * f(x) w.r.t x
integrate(function(z) log(z) * d2lnorm(z, muX1 = muX1, muX2 = muX2, sdX1 = sdX1, sdX2 = sdX2), lower = 0, upper = +Inf)$value
}
##############
## Run code ##
##############
ex2lnorm(muX1, muX2, sdX1, sdX2)
Однако интеграл оценивается как 0. Если я изменю верхний предел integrate
на большое число, это сработает. Тем не менее, я запускаю кучу симуляций и не могу возиться с верхним пределом, чтобы заставить его работать каждый раз. Есть ли другой способ заставить это работать последовательно?