生成具有正态分布的随机数

Question

我有一个数据集，绘制时看起来像这样：

在我看来，这看起来像是正态/高斯分布。平均值为0.0017，标准偏差为0.0571。我正在尝试使用numpy的np.random.normal函数沿相同的分布生成随机数，如下所示：

a = numpy.random.normal(0.0017, 0.0571)

这将创建如下所示的结果：

如您所见，分布的斜率要平缓得多，峰值要小得多，离群值的终止要快得多。有没有办法调整我的标准分布，以使我随机生成的数字更接近原始数字？

Answer 1

这看起来非常像Laplace distribution。您可以使用numpy.random.laplace生成它。我将默认均值保留为零，并估计比例参数为从零开始的平均绝对偏差。快速而肮脏的比例近似值为standard-deviation / sqrt(2)，因为您已经有了s的估算值，但是我还没有检查（现在也没有时间）是否有偏差。