如何从经验分布函数中制作样本

我试图在Python上实现非参数引导。它需要采样，从中建立一个经验分布函数，然后从这个edf生成一堆样本。我该怎么做？在scipy中，我发现如果你知道描述它的确切公式，只有如何使你自己的分布函数，但我只有一个edf。如何从经验分布函数中制作样本

来源

2017-03-01 bastak

你为什么需要EDF？你应该从你的数据中抽样（与替换），这些将是你的引导样本 – maxymoo

您通过排序样本中得到的EDF：

N = samples.size 
ss = np.sort(samples) # these are the x-values of the edf 
         # the y-values are 1/(2N), 3/(2N), 5/(2N) etc. 
edf = lambda x: np.searchsorted(ss, x)/N

但是，如果你只是想重新取样，然后你只需从具有相等概率和更换您的样品得出。

如果这对您来说过于“高贵”，您可以使用某种内插来获得平滑分布。

来源

2017-03-02 00:50:11

EDF是由**定义** steppy！ – maxymoo

@maxymoo是的，我知道。但通常人们并不是真正对edf感兴趣，而是作为估计“真实”分布的手段。我们可以有充分的理由假设真正的分布是平稳的。此外，根据您使用新样本的情况，从真实分布平滑的离散分布抽样可能会导致人为因素。 –

这很有趣......你是否经常平滑自举？ – maxymoo

如何从经验分布函数中制作样本

回答

相关问题