在python中是否可以生成具有给定期望值的截断正态分布?我知道scipy.stats.truncnorm可以给出一个截断的正态分布,它将原始正态分布的均值作为参数,但是我想创建一个截断的正态分布,使得期望值为截断分布是一个特定的值。这可能吗?
答案 0 :(得分:5)
您可以在mu
和平均值之间进行转换,有关详细信息,请参阅https://en.wikipedia.org/wiki/Truncated_normal_distribution,
为了得到简单的表达式,得到mu
你必须解决非线性方程
import scipy
from scipy.stats import norm
def get_mean(mu, sigma, a, b):
alpha = (a - mu)/sigma
beta = (b - mu)/sigma
Z = norm.cdf(beta) - norm.cdf(alpha)
return mu + (norm.pdf(alpha) - norm.pdf(beta)) / Z
def f(x, mean, sigma, a, b):
return mean - get_mean(x, sigma, a, b)
def get_mu(mean, sigma, a, b):
mu = scipy.optimize.brentq(f, a, b, args=(mean, sigma, a, b))
return mu
a = -2.0
b = 3.0
sigma = 1.0
mu = 0.0
mean = get_mean(mu, sigma, a, b)
print(mean)
mu = get_mu(mean, sigma, a, b)
print(mu)
从所需的平均值获得mu
后,您可以将其置于采样例程中