正态分布随机数的生成 (2)

没有看过上一篇的同学请看正态分布随机数的生成 (1)

接受—拒绝法

求反变换固然还可行,但是碰到无法解析求逆的函数,用数值方法总归比较慢。下面我们就来说说另一个能够适合任何概率密度分布的方法——接受—拒绝法 (Acceptance-Rejection Method),国内也有翻译成叫做舍选法的。接受—拒绝法的思路其实很简单——比如说你想要正态分布,我们就弄个方框框把它框起来,然后均匀地往里面扔飞镖。扔到曲线以下我就留着,扔到曲线以上就不要了。这样搞好以后来看,曲线之下的点就是(二维)均匀分布的。那这些点的横坐标就正好满足我们要的分布——高的地方的点就多,低的地方的点就少嘛。

accept-rejection

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正态分布随机数的生成 (1)

正态分布——听起来非常耳熟,用起来也很顺手——因为很多语言都已经内置了有关正态分布的各种工具。但其实,在这个最普遍、最广泛的正态分布背后,要生成它还有很多学问呢。

$$f(x \; | \; \mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi} } \; e^{ -\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2} }$$
normal

难道教科书上没有讲吗?看看概率书上是怎么说的……比如我手头这本浙大版的《概率论与数理统计》(第四版)第 378 页上说……“标准正态变量的分布函数 $\Phi(x)$ 的反函数不存在显式,故不能用逆变换法产生标准正态变量……”
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