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python - 如何在 Python 中生成具有给定均值、方差、偏度和峰度的分布？

coder 2023-08-19 原文

random.gauss(mu, sigma)

上面是一个函数，允许从具有给定均值和方差的正态分布中随机抽取一个数字。但是，我们如何才能从不仅仅由两个第一时刻定义的正态分布中得出值呢？

类似于:

random.gauss(mu, sigma, skew, kurtosis)

最佳答案

使用 scipy 怎么样？您可以从continuous distributions in the scipy.stats library中选择您想要的分布.

广义 Gamma 函数具有非零偏斜和峰态，但您需要做一些工作才能确定使用哪些参数来指定分布以获得特定的均值、方差、偏斜和峰态。这里有一些代码可以帮助您入门。

import scipy.stats
import matplotlib.pyplot as plt
distribution = scipy.stats.norm(loc=100,scale=5)
sample = distribution.rvs(size=10000)
plt.hist(sample)
plt.show()
print distribution.stats('mvsk')

这显示了均值为 100、方差为 25 的正态分布的 10,000 个元素样本的直方图，并打印分布的统计数据:

(数组(100.0), 数组(25.0), 数组(0.0), 数组(0.0))

用广义 Gamma 分布代替正态分布，

distribution = scipy.stats.gengamma(100, 70, loc=50, scale=10)

你得到统计数据[均值、方差、偏斜、峰度] (数组(60.67925117494595)，数组(0.00023388203873597746)，数组(-0.09588807605341435)，数组(-0.028177799805207737))。

关于python - 如何在 Python 中生成具有给定均值、方差、偏度和峰度的分布？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/19604389/

中生给定section偏斜scipypythonnumpydistribution

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