时间戳

首页 > 解决方案 > 如何从具有给定均值、方差、偏度和峰度的正态分布中提取随机数

python - 如何从具有给定均值、方差、偏度和峰度的正态分布中提取随机数

问题描述

我正在尝试从具有给定mean、variance、skewness和kurtosis的正态分布中提取随机数。

我的第一次尝试是使用 numpy 函数 random.normal 但是对于这个函数，据我所知，我只能传递一个位置（均值）和一个比例（std）参数。

第二个尝试是从区间 [0,1]的均匀分布中抽取随机数，然后通过scipy.stats.norm方法 ppf 传递它们。我看到scipy具有处理偏度和峰度的能力，但是我看不到如何将偏度和峰度值传递给函数。

如果问题应该以完全不同的方式解决，请告诉我。

尝试1：

import numpy as np

def draw_normal():
    return np.random.normal(loc=0, scale=1) # how to pass skew and kurtosis (excess kurtosis) to the function

尝试 2

import numpy as np
from scipy.stats import norm


def draw_uniform():
    return np.random.uniform(0,1)

def draw_normal_alt():
    return norm.ppf(draw_uniform(),loc=0, scale=1) #how to pass skew and kurtosis (excess kurtosis) to func

标签： pythonnumpyrandomscipynormal-distribution

解决方案

您想要的不再是正态分布。您应该研究其他类型的分布。
请注意，有许多分布具有相同的均值、方差、偏度和峰度。
有关生成所需内容的 python 函数，请参阅此.

推荐阅读