Question

如下面的代码所示，我目前正在random生成Normal Distribution个号码，并选择-3*sigma和3*sigma间隔内的号码。但是，我现在想要生成数字，以便从-3*sigma和3*sigma区间之外选择数字的概率更高。例如。来自[-4*sigma -3*sigma)的数字应该35%被选中的概率和[3*sigma 4*sigma)相同。 基本上，我会多次调用这个函数，并且想知道我是否有办法从正态分布的“尾部”中选择更高比例的随机数，而不是实际改变正常形状的形状分发。我很难做到这一点。

function [new_E11, new_E22] = elasticmodulusrng()

new_E11 = normrnd(136e9,9.067e9,[1 1]);

new_E22 = normrnd(8.9e9,2.373e9,[1 1]);

while new_E11<=-3*9.067e9 && new_E11>=3*9.067e9
        new_E11 = normrnd(136e9,9.067e9,[1 1]);
end

while new_E11<=-3*2.373e9 && new_E11>=3*2.373e9
        new_E22 = normrnd(8.9e9,2.373e9,[1 1]);
end

由于

Answer 1

正如乔乔所指出的那样，问题没有多大意义：这不再是正常的分布。

您可以做的是创建自己的概率密度函数pdf并从中绘制。

例如，

N = pdf('Normal',-5:0.2:5,0,1);

为您提供具有良好分辨率的普通PDF。你可以改变它，比如说

Z = N;
Z(5:15)=3*Z(5:15);
Z(35:45)=3*Z(35:45);

并使用直接方法，反演方法或接受拒绝方法，如here所述

FileExchange中有一个实现： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/27590-simple-rejection-sampling

Matlab：以给定的概率从正态分布生成随机数

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