偏斜正态分布中的随机数（相当于NORMINV（））

Question

我正在尝试使用偏斜正态分布创建偏斜随机数生成器，但我不知道如何将我的公式（使用NORMDIST()）转换为基于NORMINV()的公式这可以生成我想要的数字。这是我的公式：

=2/s * NORMDIST((x-m)/s, 0, 1, 0) * NORMSDIST(k*(x-m)/s)

其中“x”是数字，“s”是比例，“m”是位置，“k”是形状。我承认我找到了公式online，但似乎做了我想做的事，除了错误的方法。

我该怎么做？

Answer 1

Adelchi Azzalini关于如何生成具有偏斜正态（SN）分布的伪随机数有一个page。在这里从页面：

步骤1中的N（0,1）变量u0和v可以在Excel中计算为NORMINV(RAND(),0,1)。并且以形状参数α表示的δ是δ = α/SQRT(1+α*α)。

注意：Python的SciPy正在获取偏斜正态随机变量（scipy.stats.skewnorm），请参阅SciPy 0.18.0rc2代码中的here。 docs引用了Azzalini和Capitanio的论文以及我在上面引用的相同页面。