使数据适合正态分布

Question

我想要一些数据来适应相应的高斯分布。

数据本来就是高斯数据，但由于某些过滤原因，它们不能完全匹配规定的和预期的高斯分布。因此，我的目标是减少数据与所需分布之间的现有分散。

例如，我的数据符合高斯分布如下（预期平均值为0，标准差为0.8）：

近似值已经不错了，但我真的想要在模拟数据和预期分布之间留下切实的分散。

我怎样才能做到这一点？

修改

到目前为止，我已经介绍了一种安全系数，定义为：

SF = expected_std/actual_std;

然后

new_data = SF*old_data;

这样标准差与预期值相匹配，但从我的理解来看，这个程序看起来很差。

Answer 1

如果您不想对分布进行任何非线性变换，您可以做的就是调整均值和标准偏差。

%# 1. adjust the mean (do this even if the offset is small)
data = data - mean(data);

%# 2. adjust the standard deviation
data = data/std(data) * expected_SD;