我正在尝试从自定义概率密度函数（PDF）执行反向采样。我只是想知道这是否可能，即整合PDF，反转结果，然后解决给定的统一数字。 PDF的形状为f（x，alpha，mean（x））=（1 / Gamma（alpha + 1）（x））（（x *（alpha + 1）/ mean（x））^（alpha + 1 ））exp（ - （alpha + 1）*（x / mean（x））其中x> 0.从形状中，唯一的值sub-150是相关的，并且我想要做的是sub-80值虽然很好，但扩展范围不应该太大。
我试过做反演方法，但只找到了一种数值方法来进行积分，考虑到我需要反转函数来解决这个问题，这不一定有用：
u =积分（f（x，alpha，mean（x））dx）从0到y，其中y是未知的，u是0到1之间的均匀随机变量。
积分具有伽马函数和不完整的伽玛函数，因此试图将其反转是一种混乱。欢迎任何帮助。
提前致谢了。
干杯
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假设您的意思是您试图随机选择将根据您的PDF分发的值，那么是的，这是可能的。这在维基百科上被描述为inverse transform sampling。基本上，这正是你所说的：整合PDF以产生累积分布（CDF），反转它（可以提前完成），然后选择一个随机数并通过反转的CDF运行。
如果您的域名为0到正无穷大，则您的分布似乎与Numpy和Scipy内置的gamma distribution匹配，theta = 1/alpha和k = alpha+1。