精华内容
下载资源
问答
  • 截断正态分布

    2021-10-04 19:04:06
    截断正态分布的定义可以分为两步,给定一个参数为μ\muμ和σ2\sigma^2σ2的标准正态分布的概率密度函数。修标准般正态分布相关的概率密度函数,通过将范围外的值设置为零,并标准正态的取值范围均匀缩放到特定...

    概率密度函数

      截断正态分布的定义可以分为两步,给定一个参数为 μ \mu μ σ 2 \sigma^2 σ2的标准正态分布的概率密度函数。修标准般正态分布相关的概率密度函数,通过将范围外的值设置为零,并标准正态的取值范围均匀缩放到特定范围中,使总积分为1。截断范围可以分为四种情况:
    (1)无截断的情况: − ∞ = a , b = + ∞ -\infty=a,\quad b=+\infty =a,b=+
    (2)下界截断的情况: − ∞ < a , b = + ∞ -\infty<a,\quad b=+\infty <a,b=+
    (3)上界截断的情况: − ∞ = a , b < + ∞ -\infty=a,\quad b<+\infty =a,b<+
    (4)上下界截断的情况: − ∞ < a , b < + ∞ -\infty<a,\quad b<+\infty <a,b<+

    定义1: 截断正态分布概率密度函数 ψ ( μ ˉ , σ ˉ , a , b , ; x ) \psi(\bar{\mu},\bar{\sigma},a,b,;x) ψ(μˉ,σˉ,a,b,;x)的公式为: ψ ( μ ˉ , σ ˉ , a , b , ; x ) = { 0 i f x ≤ a ϕ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; x ) Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; b ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) i f a < x < b 0 i f b ≤ x \psi(\bar{\mu},\bar{\sigma},a,b,;x)=\left\{\begin{array}{ll}0 & \mathrm{if} \quad x \le a\\ \frac{\phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;x)}{\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;b)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)}\quad &\mathrm{if}\quad a<x<b\\ 0&\mathrm{if}\quad b \le x \end{array}\right. ψ(μˉ,σˉ,a,b,;x)=0Φ(μˉ,σˉ2;b)Φ(μˉ,σˉ2;a)ϕ(μˉ,σˉ2;x)0ifxaifa<x<bifbx
    其中, ϕ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; x ) \phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;x) ϕ(μˉ,σˉ2;x)表示的是标准正态分布的概率密度函数, Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; x ) \Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;x) Φ(μˉ,σˉ2;x)表示的是标准正态分布的概率分布函数, μ ˉ \bar{\mu} μˉ σ ˉ \bar{\sigma} σˉ表示的是标准正态分布的均值和标准差, a a a b b b表示的是截断正态分布随机变量的取值上下界。

    概率分布函数

    定义2: 截断正态分布的概率分布函数表示为 Ψ ( μ ˉ , σ ˉ , a , b ; x ) = ∫ a x ψ ( μ ˉ , σ ˉ , a , b ; t ) d t \Psi(\bar{\mu},\bar{\sigma},a,b;x)=\int_a^x\psi(\bar{\mu},\bar{\sigma},a,b;t)dt Ψ(μˉ,σˉ,a,b;x)=axψ(μˉ,σˉ,a,b;t)dt进而则有: Ψ ( μ ˉ , σ ˉ , a , b ; x ) = { 0 i f x ≤ a Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; x ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; b ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) i f a < x < b 1 i f b ≤ x \Psi(\bar{\mu},\bar{\sigma},a,b;x)=\left\{\begin{array}{ll}0& \mathrm{if}\quad x \le a\\ \frac{\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;x)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)}{\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;b)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)}& \mathrm{if}\quad a <x < b\\ 1& \mathrm{if}\quad b \le x\\ \end{array}\right. Ψ(μˉ,σˉ,a,b;x)=0Φ(μˉ,σˉ2;b)Φ(μˉ,σˉ2;a)Φ(μˉ,σˉ2;x)Φ(μˉ,σˉ2;a)1ifxaifa<x<bifbx

    已知截断正态分布的概率密度函数 ψ ( ⋅ ) \psi(\cdot) ψ(),则截断正态分布的概率分布函数的证明过程表示为: Ψ ( μ ˉ , σ ˉ , a , b ; x ) = ∫ − ∞ x ψ ( μ ˉ , σ ˉ , a , b ; t ) d t = ∫ a x ψ ( μ ˉ , σ ˉ , a , b ; t ) d t = ∫ a x ϕ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; t ) Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; b ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) d t = ∫ a x ϕ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; t ) d t Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; b ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) = Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; x ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; b ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) \begin{aligned}\Psi(\bar{\mu},\bar{\sigma},a,b;x)&=\int_{-\infty}^{x}\psi(\bar{\mu},\bar{\sigma},a,b;t)dt\\&=\int_a^x \psi(\bar{\mu},\bar{\sigma},a,b;t)dt\\&=\int^{x}_a \frac{\phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;t)}{\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;b)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)}dt\\ &= \frac{\int^{x}_a\phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;t)dt}{\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;b)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)}\\&= \frac{\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;x)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)}{\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;b)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)}\end{aligned} Ψ(μˉ,σˉ,a,b;x)=xψ(μˉ,σˉ,a,b;t)dt=axψ(μˉ,σˉ,a,b;t)dt=axΦ(μˉ,σˉ2;b)Φ(μˉ,σˉ2;a)ϕ(μˉ,σˉ2;t)dt=Φ(μˉ,σˉ2;b)Φ(μˉ,σˉ2;a)axϕ(μˉ,σˉ2;t)dt=Φ(μˉ,σˉ2;b)Φ(μˉ,σˉ2;a)Φ(μˉ,σˉ2;x)Φ(μˉ,σˉ2;a)

    逆概率分布函数

    p = Ψ ( μ ˉ , σ ˉ , a , b ; x ) = Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; x ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; b ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) \begin{aligned}p&=\Psi(\bar{\mu},\bar{\sigma},a,b;x)\\&=\frac{\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;x)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)}{\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;b)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)}\end{aligned} p=Ψ(μˉ,σˉ,a,b;x)=Φ(μˉ,σˉ2;b)Φ(μˉ,σˉ2;a)Φ(μˉ,σˉ2;x)Φ(μˉ,σˉ2;a) Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; x ) = Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) + p ⋅ ( Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; b ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) ) x = Φ − 1 ( μ ˉ , σ 2 ˉ ; Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) + p ⋅ ( Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; b ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) ) ) \begin{aligned}\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;x)&=\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)+p\cdot(\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;b)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a))\\x &= \Phi^{-1}(\bar{\mu},\bar{\sigma^2};\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)+p\cdot(\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;b)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)))\end{aligned} Φ(μˉ,σˉ2;x)x=Φ(μˉ,σˉ2;a)+p(Φ(μˉ,σˉ2;b)Φ(μˉ,σˉ2;a))=Φ1(μˉ,σ2ˉ;Φ(μˉ,σˉ2;a)+p(Φ(μˉ,σˉ2;b)Φ(μˉ,σˉ2;a))) Ψ ( μ ˉ , σ ˉ 2 , a , b ; p ) = Φ − 1 ( μ ˉ , σ 2 ˉ ; Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) + p ⋅ ( Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; b ) − Φ ( μ ˉ , σ ˉ 2 ; a ) ) ) \Psi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2,a,b;p)=\Phi^{-1}(\bar{\mu},\bar{\sigma^2};\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a)+p\cdot(\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;b)-\Phi(\bar{\mu},\bar{\sigma}^2;a))) Ψ(μˉ,σˉ2,a,b;p)=Φ1(μˉ,σ2ˉ;Φ(μˉ,σˉ2;a)+p(Φ(μˉ,σˉ2;b)Φ(μˉ,σˉ2;a)))

    均值和方差

    截断正态分布的均值表示 μ = μ ˉ − σ ˉ ϕ ( 0 , 1 ; β ) − ϕ ( 0 , 1 ; α ) Φ ( 0 , 1 ; β ) − Φ ( 0 , 1 ; α ) \mu=\bar{\mu}-\bar{\sigma}\frac{\phi(0,1;\beta)-\phi(0,1;\alpha)}{\Phi(0,1;\beta)-\Phi(0,1;\alpha)} μ=μˉσˉΦ(0,1;β)Φ(0,1;α)ϕ(0,1;β)ϕ(0,1;α)其中, α = a − μ ˉ σ ˉ \alpha=\frac{a-\bar{\mu}}{\bar{\sigma}} α=σˉaμˉ β = b − μ ˉ σ ˉ \beta=\frac{b-\bar{\mu}}{\bar{\sigma}} β=σˉbμˉ
    截断正态分布的方差表示 σ 2 = σ ˉ 2 ⋅ ( 1 − β ϕ ( 0 , 1 ; β ) − α ϕ ( 0 , 1 ; α ) Φ ( 0 , 1 ; β ) − Φ ( 0 , 1 ; α ) − ( ϕ ( 0 , 1 ; β ) − ϕ ( 0 , 1 ; α ) Φ ( 0 , 1 ; β ) − Φ ( 0 , 1 ; α ) ) 2 ) \sigma^2=\bar{\sigma}^2\cdot(1-\frac{\beta\phi(0,1;\beta)-\alpha\phi(0,1;\alpha)}{\Phi(0,1;\beta)-\Phi(0,1;\alpha)}-(\frac{\phi(0,1;\beta)-\phi(0,1;\alpha)}{\Phi(0,1;\beta)-\Phi(0,1;\alpha)})^2) σ2=σˉ2(1Φ(0,1;β)Φ(0,1;α)βϕ(0,1;β)αϕ(0,1;α)(Φ(0,1;β)Φ(0,1;α)ϕ(0,1;β)ϕ(0,1;α))2)

    展开全文
  • 正态分布与截断正态分布

    千次阅读 2019-03-18 13:51:24
    Normal Distribution 称为正态分布,也称为高斯分布,Truncated Normal Distribution一般翻译为截断正态分布,也有称为截尾正态分布。 截断正态分布是截断分布(Truncated Distribution)的一种,那么截断分布是什么...

    Normal Distribution 称为正态分布,也称为高斯分布,Truncated Normal Distribution一般翻译为截断正态分布,也有称为截尾正态分布。

    截断正态分布是截断分布(Truncated Distribution)的一种,那么截断分布是什么?截断分布是指,限制变量xx 取值范围(scope)的一种分布。例如,限制x取值在0到50之间,即{0<x<50}。因此,根据限制条件的不同,截断分布可以分为:

    2.1 限制取值上限,例如,负无穷<x<50
    2.2 限制取值下限,例如,0<x<正无穷
    2.3 上限下限取值都限制,例如,0<x<50
    正态分布则可视为不进行任何截断的截断正态分布,也即自变量的取值为负无穷到正无穷;
    ---------------------
    作者:Inside_Zhang
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61623189
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

     
     
     
    展开全文
  • 截断正态分布(Truncated normal distribution)

    万次阅读 多人点赞 2017-03-12 17:44:07
    Truncated normal distribution - WikipediaNormal Distribution 称为正态分布,也称为高斯分布,Truncated Normal Distribution一般翻译为截断正态分布,也有称为截尾正态分布。截断正态分布是截断分布(Truncated ...

    Truncated normal distribution - Wikipedia

    Normal Distribution 称为正态分布,也称为高斯分布,Truncated Normal Distribution一般翻译为截断正态分布,也有称为截尾正态分布。

    截断正态分布是截断分布(Truncated Distribution)的一种,那么截断分布是什么?截断分布是指,限制变量 x x 取值范围(scope)的一种分布。例如,限制x取值在0到50之间,即{0<x<50}。因此,根据限制条件的不同,截断分布可以分为:

    • 2.1 限制取值上限,例如,负无穷<x<50
    • 2.2 限制取值下限,例如,0<x<正无穷
    • 2.3 上限下限取值都限制,例如,0<x<50

    正态分布则可视为不进行任何截断的截断正态分布,也即自变量的取值为负无穷到正无穷;

    1. 概率密度函数

    假设 X 原来服从正太分布,那么限制 x 的取值在(a,b)范围内之后,X 的概率密度函数,可以用下面公式计算:

    f(x;μ,σ,a,b)=1σϕ(xμσ)Φ(bμσ)Φ(aμσ)

    也可简写为:

    f(x)F(b)F(a)I(a<x<b) ⇒ f ( x ) F ( b ) − F ( a ) ⋅ I ( a < x < b )

    • 其中 ϕ() ϕ ( ⋅ ) :均值为 0,方差为 1 的标准正态分布;

      ϕ(ξ)=12πexp(12ξ2) ϕ ( ξ ) = 1 2 π exp ⁡ ( − 1 2 ξ 2 )

    • Φ() Φ ( ⋅ ) 为标准正态分布的累积分布函数;

    • 对其分母部分的一些简单认识,
      • b b → ∞ ,⇒ Φ(bμσ)=1 Φ ( b − μ σ ) = 1
      • a a → − ∞ Φ(aμσ)=0 Φ ( a − μ σ ) = 0

    2. 截断型正态分布期望、方差

    https://www.youtube.com/watch?v=cvvrOqTIodk

    对于正态分布: f(x)=12πσexp((xμ)22σ2) f ( x ) = 1 2 π σ exp ⁡ ( − ( x − μ ) 2 2 σ 2 ) ,有如下基本结论:

    • f(x)=xμσ2f(x) f ′ ( x ) = − x − μ σ 2 f ( x )
    • baf(x)dx=f(b)f(a) ∫ a b f ′ ( x ) d x = f ( b ) − f ( a ) (牛顿莱布尼茨公式)
    • S(x)=1F(x) S ( x ) = 1 − F ( x ) F(x) F ( x ) 是 cdf)

    对于下截断型正态分布,其数学期望 E(x|c<x) E ( x | c < x )

    E(x|c<x)====cxf(x)S(c)dx=c(xμ+μ)f(x)S(c)dxμS(c)cf(x)dx+σ2S(c)c(xμ)σ2f(x)dxμS(c)(1F(c))σ2S(c)(f()f(c))=μS(c)S(c)+σ2S(c)f(c)μ+σ2S(c)f(c)=μ+σ2f(c)S(c) E ( x | c < x ) = ∫ c ∞ x ⋅ f ( x ) S ( c ) d x = ∫ c ∞ ( x − μ + μ ) ⋅ f ( x ) S ( c ) d x = μ S ( c ) ∫ c ∞ f ( x ) d x + − σ 2 S ( c ) ∫ c ∞ − ( x − μ ) σ 2 f ( x ) d x = μ S ( c ) ( 1 − F ( c ) ) − σ 2 S ( c ) ( f ( ∞ ) − f ( c ) ) = μ S ( c ) ⋅ S ( c ) + σ 2 S ( c ) f ( c ) = μ + σ 2 S ( c ) f ( c ) = μ + σ 2 f ( c ) S ( c )

    为计算其方差,还需计算 E(x2|c<x) E ( x 2 | c < x )

    E(x2|c<x)======cx2f(x)S(c)dx=cx(xμ+μ)f(x)S(c)dxσ2S(c)cx(xμ)σ2f(x)dx+μS(c)cxf(x)dxσ2S(c)cxf(x)dx+μcxf(x)S(c)dxσ2S(c)(xf(x)|ccf(x)dx)+μE(x|c<x)σ2S(c)(0cf(c)S(c))+μE(x|c<x)μ2+σ2+(μ+c)σ2f(c)S(c) E ( x 2 | c < x ) = ∫ c ∞ x 2 ⋅ f ( x ) S ( c ) d x = ∫ c ∞ x ( x − μ + μ ) ⋅ f ( x ) S ( c ) d x = − σ 2 S ( c ) ∫ c ∞ x − ( x − μ ) σ 2 f ( x ) d x + μ S ( c ) ∫ c ∞ x ⋅ f ( x ) d x = − σ 2 S ( c ) ∫ c ∞ x f ′ ( x ) d x + μ ∫ c ∞ x ⋅ f ( x ) S ( c ) d x = − σ 2 S ( c ) ( x f ( x ) | c ∞ − ∫ c ∞ f ( x ) d x ) + μ ⋅ E ( x | c < x ) = − σ 2 S ( c ) ( 0 − c f ( c ) − S ( c ) ) + μ ⋅ E ( x | c < x ) = μ 2 + σ 2 + ( μ + c ) σ 2 f ( c ) S ( c )

    进一步 Var(x|c<x)=E(x2|c<x)(E(x|c<x))2 V a r ( x | c < x ) = E ( x 2 | c < x ) − ( E ( x | c < x ) ) 2

    3. 实现

    • R 语言 :

      > install.packages('truncnorm')
      > library(truncnorm)
      > norm_data <- rnorm(n = 1000, mean = 90, sd = 4)
      > hist(norm_data)
      > truncnorm_data <- rtruncnorm(n = 1000, a = 85, b = 100, mean = 90, sd = 4)
      > hist(truncnorm_data)
    • tensorflow:

      • tf.truncated_normal(shape, mean=0.0, stddev=1.0, dtype=tf.float32, seed=None, name=None)
    展开全文
  • 文章目录前言一、截断正态分布是什么?1.概率密度函数:(限制了a,b的范围)二、如何截断生成想要的范围的正态分布1.说明本人想要截断范围的正态分布的意图2.奉上代码,并且简要的介绍补充: 前言 对于一般的正态...


    前言

    对于一般的正态分布,μ=0,σ=1的分布在python中的代码:
    plt.hist(np.random.normal(0,1,size = 1000),bins=100) hist是画图工具


    一、截断正态分布是什么?

    截断分布是指,限制变量x取值范围(scope)的一种分布。例如,限制x取值在0到50之间,即{0<x<50},正态分布是一种不截断的分布,那么进行截断之后的一些改变如下:

    1.概率密度函数:(限制了a,b的范围)

    这里引用另外的一篇文章,可以详见其公式:
    https://blog.csdn.net/lanchunhui/article/details/61623189

    二、如何截断生成想要的范围的正态分布

    1.说明本人想要截断范围的正态分布的意图

    想要去拟合数据,根据观察原始数据分布在1的左右,在使用GAN生成数据的时候发现拟合不到,那么猜想可能是我生成虚假数据的时候范围有问题,所以想要限制范围的正态分布

    2.奉上代码,并且简要的介绍

    俩种方法 1.自己定义函数实现,在函数里面调用python中的
    from scipy.stats import truncnorm 2.直接调用truncnorm,给明参数,参数的解读之后奉上
    参考链接:
    https://blog.csdn.net/CSDNBigBoy/article/details/97034126
    https://blog.csdn.net/qq_31239371/article/details/109367801

    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from math import sqrt
    from scipy.stats import truncnorm
    truncnorm(a=1., b=1.5, scale=0.95).rvs(size=[1000,576])
    plt.hist(np.random.normal(0,1,size = 1000),bins=100)
    

    在这里插入图片描述

    补充:

    展开全文
  • 截断正态分布采样

    2021-07-07 14:54:02
    代码 from scipy.stats import truncnorm mu=10#均值,默认0 sigma=2#方差,默认1 up=15#截断上边界 low=5#截断下边界 r = truncnorm.rvs( (low-...# 截断正态分布的直方图 plt.hist(r, bins=30) plt.show() ...
  • 截断正态分布 Truncated normal distribution
  • 截断正态分布概念: Normal Distribution 称为正态分布,也称为高斯分布,Truncated Normal Distribution一般翻译为截断正态分布,也有称为截尾正态分布。 截断正态分布是截断分布(Truncated Distribution)的一种...
  • 关于截断正态分布(truncated normal distribution)这里不再赘述,简言之就是在均值和方差之外,再指定正态分布随机数群的上下限,如[μ-3σ, μ+3σ], 上代码: import matplotlib.pyplot as plt import scipy...
  • 在python中,如何重现scipy.stats.truncnorm.rvs随机出的截断正态分布数据,也就是说如何获取该随机数据所依据的种子seed,在哪里设置seed?</p>
  • tcensReg:这是CRAN R软件包存储库的只读镜像。 tcensReg —带有删失数据的截断正态分布的MLE。 主页:https:github.comwilliazotcensReg报告此软件包的错误:https:github.comwilliazotcensRegissues
  • 截断正态分布的标准偏差,默认为1.0 dtype : The type of the output. seed : A Python integer. Used to create a random seed for the distribution. See tf.compat.v1.set_random_seed  for behavior. ...
  • 截断分布与正态分布联系

    千次阅读 2019-11-04 14:23:31
    Normal Distribution 称为正态分布,也称为高斯分布,Truncated Normal Distribution一般翻译为截断正态分布,也有称为截尾正态分布。 截断正态分布是截断分布(Truncated Distribution)的一种,那么截断分布是什么?...
  • 思路:利用python的scipy.stats生成截断正态分布,再将正态分布转化为对数正态分布。 要求:生成的目标对数正态分布随机数要介于区间[log_lower,log_upper]内,这里设定该区间为[5, 10],并绘制正态分布与对数正态...
  • 多元正态分布(多元高斯分布) 直接从多元正态分布讲起。多元正态分布公式如下: 这就是多元正态分布的定义,均值好理解,就是高斯分布的概率分布值最大的位置,进行采样时也就是采样的中心点。而协方差矩阵在多维上...
  • Matlab 不允许说我们适合数据集的分布截断。 在高斯分布的情况下,Matlab 只计算均值和西格玛,并将它们用作 pdf 的参数,但是如果从一侧切割分布,则这不起作用,例如当您的测量值低于某个检测值时限制。 然后...
  • tf从截断正态分布中生成随机值

    千次阅读 2018-01-09 11:46:39
    在word2vec中计算初始权重的时候,生成正态分布随机权重,正态分布随机权重的函数tf.truncated_normal() #-*-coding:utf8-*- import tensorflow as tf a = tf.Variable(tf.random_normal([2,2],seed=1)) b = tf....
  • 抽样截断了单态正态分布。 此回购包含python和matlab软件包,用于基于以下代码模拟截断的正态随机变量: ,它是根据文章的。 Python 对于python,要求为: scipy(将被删除) NumPy 赛顿 openmp(可以在setupy...
  • X = rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B) 在 N×P 矩阵 X a 中返回从 P 维多元正态中抽取的随机样本均值 MU 和协方差 SIG 截断为 a 的分布由不等式 Ax<=B 定义的超平面界定的区域。 [X,RHO,NAR,NGIBBS] = rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B...
  • tf.truncated_normal_initializer 从截断正态分布中输出随机值。 生成的值服从具有指定平均值和标准偏差的正态分布,如果生成的值大于平均值2个标准偏差的值则丢弃重新选择。 ARGS: mean:一个python标量或一...
  • 概率论:高斯/正态分布

    万次阅读 多人点赞 2015-10-30 20:31:21
    正态分布(高斯分布) 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。 正态随机变量概率密度函数 ...
  • 在FEX上有许多解决相同问题的实现,我对使用它们不是很有信心,因为它们有时无法收敛(使用fsolve等),或者会产生警告,提示协方差矩阵接近奇异。 这是一种简单的蛮力方法,可以记录接受的样本,调整试验大小并重复...
  • 正态分布及matlab实现

    万次阅读 多人点赞 2014-06-03 09:58:48
    正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准...
  • 如何用均匀分布随机数生成正态分布随机数

    万次阅读 多人点赞 2018-07-23 21:03:54
    如何用均匀分布随机数生成正态分布随机变量 前言 在Monte Carlo模拟技术中,许多地方都需要用到符合标准正态分布(高斯)的随机数来设计采样方案,因此了解如何用均匀分布随机数(实际上是均匀分布的伪随机数)来...
  • 此函数生成根据截断正态分布(或通过转换为具有正支持的正态分布)分布的随机变量。 这种问题对于用 MCMC 方法生成变量特别有趣。 我们使用混合接受-拒绝算法,即经典的接受-拒绝算法使用多个提议分布,每个提议...
  • 之前在机器学习 cs229学习笔记3 (EM alogrithm,Mixture of Gaussians revisited & Factor analysis )中直接给出了多元正态分布的条件概率 正好今天上课讲了多元正态分布的内容,但没有涉及条件概率,所以下来baidu...
  • excel中可以通过正态分布函数NORMDIST生成给定值的正态分布值,如下所示: 本文讲解如何通过kettle实现excel的NORMDIST函数。 实现效果 实现方式 1、生成记录 模拟数据输入 2、Java代码 使用注意: 如果直接将...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,246
精华内容 1,698
关键字:

截断正态分布