我已经做了一些搜索,但我似乎找不到一种合理的方法来从截断正态分布中抽样。在没有截断的情况下,我正在做: samples = [np.random.normal(loc=x,scale=d) for (x,d) in zip(X,D)] X和D是浮点数的列表。目前,我正在实现如下截断: def truncnorm(loc,scale,bounds): if s > bounds[1]:
我试图找到50个样本均值的95%可信区间。样本大小范围从2到600,每个样本中的值界于1到5之间。大小为10或更大的样本具有对数正态分布,其中我使用JAGS对来自John K.Kruschke的对数正态参数进行贝叶斯估计,模型规范如下: model {但是,当3个<=样本< 10时,我得到了上限的极值(例如3000),超过了平均值的最大可能值(例如5)。NaN/Inf in
我正在尝试自动化一个过程,这个过程在某个时候需要从截短的多元正常值中抽取样本。也就是说,它是正态分布的多元正态分布(即高斯分布),但变量被限制在长方体上。所以我想要做的是首先正确地对分布进行采样。谷歌搜索只导致了或 in scipy.stats。前者是不确定的,后者似乎是一个变量。是否有任何本机多元截断法?它会比拒绝样本更好吗,还是我应该做一些更聪明的事情?我将开始研究我自己的解决方案,就是将未截断的高斯旋转到它的主轴上(用SVD分解或其他什么的),使
当试图获得截断正态分布的pdf时:truncnorm.pdf(-31, np.inf, -30, loc=0, scale=1)# -41 is one of the points with highest probability.更新1 (带有R库“截断规范”):
这似乎是一个共同的问题。R“截断范数”库的