當我們想對某些特定的分布進行抽樣時，由於電腦演算法只能產生服從於均勻分布的偽隨機數，我們可以通過對映的方式來獲取特定分布的抽樣。於是引出下面的問題：
假設隨機變數$x\sim u(0,1)$，對於已知對映$y = g(x)$，我們知道如何計算$y$的概率密度函式。但是，如果我們已知的是$y$的概率密度函式$d(y)$，如何反向求出對映函式$g(x)$呢？
看完蒙特卡洛方法再回來填坑。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
關於利用均勻分布隨機變數產生任意分布變數的實現 - rainlin -
雖然這個部落格有一些借鑑意義，但是我覺得這個應該是錯的。因為有些例子並不滿足，但是我可以通過湊函式的方式來對映。下面這個概率密度的對映想了我好幾個小時，最後原來是開方的時候沒有考慮負的平方根。
比如我要將$x$對映到$\displaystyle p_y(y) = -2y+2,y\in [0,1]$，可以湊出對映$y = 1-\sqrt,x\in [0,1]$。
對於這種簡單的分布，我是直接先對映為乙個大概的最高次（這裡是$x^$），然後通過計算分布函式再求概率密度來檢視還差多少，再通過函式的平移、對稱等變換來「湊」。
使用0 1分布構建均勻分布
1.有乙個隨機數發生器，能以概率p生成0，以概率1 p生成1，問如何做乙個隨機數發生器 使得生成0和1的概率相等。2.用上面那個生成0和1的概率相等的隨機數發生器，怎樣做乙個隨機數發生器使得它生成 的數在1 n之間均勻分布。第一題比較簡單，可以用原發生器周期性地產生2個數，直到生成01或者10。由於...
均勻分布U a,b 均值和方差
驗證u a,b 的均值是 a b 2 2020 2 23 驗證u a,b 的均值是不是 a b 2 from random import uniform n int input please enter the number of test 試驗的次數 越多越趨於真實值 a float input ...
C C 中均勻分布和Possion
泊松分布適合於描述單位時間內隨機事件發生的次數的概率分布。如某一服務設施在一定時間內受到的服務請求的次數，交換機接到呼叫的次數 汽車站台的候客人數 機器出現的故障數 自然災害發生的次數 dna序列的變異數 放射性原子核的衰變量等等。泊松分布的概率質量函式為 在產生泊松分布時，首先需要產生均勻分布，下...