制作自定义概率分布以从SciPy中抽取随机样本

Question

我希望使用montecarlo类型模拟来总结任意数量的概率分布。我想随机抽样某些东西的连续分布，并将它们添加到其他连续分布的其他随机样本中，最终得到它们组合的概率分布。分布本身是经验的 - 它们不是函数，而是以P99 = 2.4，P90 = 7.12，P50 = 24.53，P10 = 82.14等形式（实际上存在一堆这些点）。分布或多或少是对数正态的，因此将它们近似为对数正态可能会很好，如果这是必要的话。但我怎么能把它输入SciPy的lognorm function？或者在SciPy中使用其他方式，或者通常使用python？

我希望我很清楚自己要做什么。 非常感谢， 亚历

Answer 1

看起来你所拥有的基本上是概率密度的直方图。您可以做的一件事是将inverse transform sampling与您的经验分布一起使用。

作为替代方案，如果您期望某个函数形式的分布（lognorm或其他一个），您可以尝试使用相应的函数形式拟合数据。