साइपी

Question

में यादृच्छिक नमूने आकर्षित करने के लिए एक कस्टम संभावना वितरण बनाना मैं एक मोंटेकारलो प्रकार सिमुलेशन का उपयोग करके चीजों की संभाव्यता वितरण की मनमानी संख्या को जोड़ना चाहता हूं। मैं यादृच्छिक रूप से कुछ के निरंतर वितरण का नमूना देना चाहता हूं और उन्हें अन्य निरंतर वितरण के अन्य यादृच्छिक नमूने में जोड़ना चाहता हूं, अंततः उनके संयोजन के लिए संभावित वितरण प्राप्त करना। वितरण स्वयं अनुभवजन्य हैं - वे एक कार्य नहीं हैं लेकिन पी 99 = 2.4, पी 0 9 = 7.12, पी 50 = 24.53, पी 10 = 82.14 के रूप में और इसी तरह (वास्तव में उन बिंदुओं का एक गुच्छा है)। वितरण कम या ज्यादा असामान्य हैं, इसलिए यदि आवश्यक हो तो उन्हें लॉगनोर्मल के रूप में अनुमानित करना शायद ठीक होगा। लेकिन मैं इसे साइपी के lognorm function में कैसे दर्ज कर सकता हूं? या इसे साइपी, या सामान्य रूप से अजगर में कुछ और तरीका है?

मुझे उम्मीद है कि यह स्पष्ट है कि मैं क्या करने की कोशिश कर रहा हूं। बहुत बहुत धन्यवाद, एलेक्स

Answer 1

ऐसा लगता है कि आपके पास अनिवार्य रूप से संभावना घनत्व का हिस्टोग्राम है। एक चीज जो आप कर सकते हैं उसके बाद अपने अनुभवजन्य वितरण के साथ inverse transform sampling का उपयोग करना है।

एक विकल्प के रूप में, यदि आप एक वितरण (लॉगऑनम या किसी अन्य एक) के एक निश्चित कार्यात्मक रूप की अपेक्षा करते हैं, तो आप संबंधित कार्यात्मक रूप से डेटा को फ़िट करने का प्रयास कर सकते हैं।