均匀分布构造离散型随机变量(以泊松分布为例)python
2016-01-22 16:41
579 查看
我们知道,把服从(0,1)均匀分布的随机变量代入任一连续性分布函数的反函数,即可得到服从该分布的随机变量。那么,若分布是离散型的呢?
其实与构造连续性随机变量的思想是一样的。因为分布函数在[0,1]内是均匀的,所以对于连续型分布函数,任意一个(0,1)随机数U,我们都可以通过反函数找到与之对应的x。x即该分布的随机变量。
同样,对于离散型分布函数Y,我们的目标同样是找出与U对应的x。那问题就简单了。虽然不能通过反函数直接得出,但我们可以通过积分的思想,把x
找出来。
我们可以从x = 0开始,顺序生成
![](https://img-blog.csdn.net/20160122153203917)
直到
![](https://img-blog.csdn.net/20160122153853459)
那么k 就是与U 对应的x。
下面我们以泊松分布为例。
![](https://img-blog.csdn.net/20160122163319665)
![](https://img-blog.csdn.net/20160122163108617)
根据该递推公式,我们就可以得到所有
![](https://img-blog.csdn.net/20160122163620475)
python代码:
![](https://img-blog.csdn.net/20160122171440118?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
模拟结果:
![](https://img-blog.csdn.net/20160122163821463?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
以上为不严谨的统计分析,欢迎指正
其实与构造连续性随机变量的思想是一样的。因为分布函数在[0,1]内是均匀的,所以对于连续型分布函数,任意一个(0,1)随机数U,我们都可以通过反函数找到与之对应的x。x即该分布的随机变量。
同样,对于离散型分布函数Y,我们的目标同样是找出与U对应的x。那问题就简单了。虽然不能通过反函数直接得出,但我们可以通过积分的思想,把x
找出来。
我们可以从x = 0开始,顺序生成
直到
那么k 就是与U 对应的x。
下面我们以泊松分布为例。
根据该递推公式,我们就可以得到所有
python代码:
模拟结果:
以上为不严谨的统计分析,欢迎指正
相关文章推荐
- Mootools 1.2教程 函数
- autoit InputBox 函数
- 文件遍历排序函数
- Oracle 函数大全[字符串函数,数学函数,日期函数]第1/4页
- ASP下经常用的字符串等函数参考资料
- PostgreSQL教程(五):函数和操作符详解(1)
- DOS批处理 函数定义与用法
- asp Chr 函数 数字转字母的方法
- Lua中的函数精讲笔记
- Lua中的闭合函数、非全局函数与函数的尾调用详解
- Lua中调用C++函数示例
- Lua实现split函数
- Lua常用时间函数使用实例
- Lua函数与字符串处理简明总结
- Lua学习笔记之表和函数
- Lua中实现sleep函数功能的4种方法
- Lua函数用法研究
- Lua基础教程之赋值语句、表达式、流程控制、函数学习笔记
- Sql Server中REPLACE函数的使用
- PowerShell函数简明教程