通过改变时刻，歪斜和/或峰度，从原始集合中反向设计一组新的点？

Question

我不知道这是否可能，但我希望能够采取一系列的观点，在他们身上运行一些计算时刻，倾斜和峰度值的东西，还有另一个功能可以将这些元素并使用扭矩，偏斜和/或峰度的修改值反向设计一组新的点。我已经有解析函数在Delphi Pro 6的是：

procedure MomentSkewKurtosis(const Data: array of Double;var M1, M2, M3, M4, Skew,Kurtosis: Extended); 

我在寻找一个合作伙伴功能后，我做出改变在MomentSkewKurtosis()时可能会返回一个新的数据阵列的任何输出参数“VAR”的并将它们作为输入参数传回给伙伴功能。例如，假设我想增加数据的偏差并得到一组新的点，这些点将会是原来的一组点，它们刚刚被修改以产生新的偏移值。

Answer 1

的问题是不容易的，在stats可能是更好的针对性，但我会给你一个指针文件，我认为是非常好的，就直奔标记：Towards the Optimal Reconstruction of a Distribution from its Moments

希望这有助于！

Answer 2

显然你不能从有限的变量重构任意的密度分布。您可以创建适合参数的分布，但不一定是原始分布。

据我记忆，意思是，方差，倾斜和峰度只是前4个动作的功能。所以你不能从动作中独立选择它们。

另一方面，存在一个函数，您可以将其应用于每个数据成员，并生成具有所需属性的新数据集。我怀疑，因为你修正了第一个4个动作，它是3级多项式。