如何在Pharo中对概率分布进行采样
提问于 2020-06-25 22:52:40
我想生成n个不同概率分布(正态、对数正态、泊松、均匀)的随机样本。即R中的是rnorm，rlnorm，rpois，runif。
我如何在Pharo中做到这一点？知道如何计算密度(dnorm、dlnorm、dpois、dunif)也很有用
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-06-27 20:12:35
好的，我在这里给出一个答案，推荐使用PolyMath。
要加载PolyMath执行，请执行以下操作：
Metacello new
repository: 'github://PolyMathOrg/PolyMath/src';
baseline: 'PolyMath';
load似乎存在两种不同类型的对象: PMProbabilityDensity和PMNumberGenerator，它们都有各自的子类。可以使用密度对象获取密度并生成随机采样，也可以使用数字生成器生成随机采样。
因此，对于正态分布，如果使用密度对象，可以使用以下方法进行采样：
PMNormalDistribution new random "N(0,1)"
PMNormalDistribution new initialize: mu sigma: sigma; random或使用以下命令获取x点的密度：
PMNormalDistribution new initialize: 0 sigma: 1; value: x.完全相同的模式适用于log normal和uniform：
PMUniformDistribution new initialize: from to: to; random
PMUniformDistribution new initialize: from to: to; value: x
PMLogNormalDistribution new initialize: mu sigma: sigma
PMLogNormalDistribution new initialize: mu sigma: sigma; value: x不幸的是，我找不到泊松的密度对象。现在，你仍然可以生成它的样本:使用数字生成器对象，你可以生成泊松和法线样本(以及间接的对数法线)：
PMPoissonGenerator new lambda: lambda; next.
PMGaussianGenerator new next.
PMGaussianGenerator new standardDeviation: 2; mean: 5; next.
(PMGaussianGenerator new standardDeviation: 2; mean: 5; next) exp. "log normal"页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62585471
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