Создание смеси вероятностных распределений для выборки ⇐ Python

[Anonymous]

Есть ли общий способ объединить распределения вероятностей SciPy (или NumPy) для создания смешанного распределения вероятностей, из которого затем можно выполнить выборку?

У меня есть такое распределение для отображения, используя что-то вроде:

Код: Выделить всё

mixture_gaussian = (norm.pdf(x_axis, -3, 1) + norm.pdf(x_axis, 3, 1)) / 2

что при построении графика выглядит так:

[img]https: //i.sstatic.net/ZIJYA.png[/img]


Однако я не могу сделать выборку из этой сгенерированной модели, так как это всего лишь список точек, которые будут постройте график в виде кривой.

Обратите внимание: это конкретное распределение является всего лишь простым примером. Я хотел бы иметь возможность генерировать несколько видов дистрибутивов (включая «поддистрибутивы», которые не являются просто обычными дистрибутивами). В идеале я бы надеялся, что функция будет каким-то образом автоматически нормализована (т. е. не будет необходимости явно выполнять / 2, как в приведенном выше коде).

Предоставляет ли SciPy/NumPy какой-либо способ легко это сделать?

Этот ответ предоставляет способ выполнения такой выборки из нескольких дистрибутивов, но для этого, безусловно, требуется немного ручной обработки для данного распределения смеси, особенно если вы хотите по-разному взвешивать разные «под»-дистрибутивы. Это можно использовать, но я надеюсь, что метод будет немного более чистым и простым, если это возможно. Спасибо!

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/477 ... r-sampling