คำถามติดแท็ก inverse-cdf

ฉันกำลังอ่านเกี่ยวกับฟังก์ชั่นควอไทล์ แต่มันไม่ชัดเจนสำหรับฉัน คุณสามารถให้คำอธิบายที่เข้าใจง่ายกว่าคำอธิบายด้านล่างได้ไหม? เนื่องจาก cdfเป็นฟังก์ชันที่เพิ่มขึ้นแบบ monotonically จึงมีค่าผกผัน ให้เราแสดงถึงนี้โดย1} ถ้าเป็น cdf ของดังนั้นคือค่าของเช่นนั้น ; นี้เรียกว่า quantile ของFค่าคือค่ามัธยฐานของการแจกแจงโดยมีค่าความน่าจะเป็นครึ่งทางด้านซ้ายและครึ่งทางด้านขวา ค่า และเป็นควอไทล์ส่วนบนและล่างF - 1 F X F - 1 ( α ) x α P ( X ≤ x α ) = α α F F - 1 ( 0.5 ) F - 1 ( …

25 distributions  cdf  inverse-cdf  quantile-function 

วิธีการผกผันทำงานอย่างไร สมมติว่าฉันมีตัวอย่างสุ่มมีความหนาแน่นมากกว่าและดังนั้นจึงมี CDFใน(0,1)แล้วตามด้วยวิธีการผกผันที่ฉันได้รับการกระจายของเป็นF_X X1,X2,...,XnX1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_nf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;θ)=1θx(1−θ)θf(x;\theta)={1\over \theta} x^{(1-\theta)\over \theta} 0&lt;x&lt;10&lt;x&lt;10<x<1FX(x)=x1/θFX(x)=x1/θF_X(x)=x^{1/\theta}(0,1)(0,1)(0,1)XXXF−1X(u)=uθFX−1(u)=uθF_X^{-1}(u)=u^\theta ดังนั้นมีการกระจายของ ? นี่เป็นวิธีการกลับด้านหรือไม่uθuθu^\thetaXXX u&lt;-runif(n) x&lt;-u^(theta)

21 r  distributions  inference  random-generation  inverse-cdf 

คำถามของฉันเป็นแรงบันดาลใจR 's rexp()ในตัวเครื่องกำเนิดไฟฟ้าจำนวนสุ่มชี้แจงฟังก์ชั่น เมื่อพยายามที่จะสร้างการกระจายชี้แจงตัวเลขสุ่มตำราหลายแนะนำผกผันเปลี่ยนวิธีการตามที่ระบุไว้ในหน้านี้วิกิพีเดีย ฉันรู้ว่ามีวิธีการอื่นเพื่อให้งานนี้สำเร็จ โดยเฉพาะอย่างยิ่งR 's รหัสที่มาใช้วิธีการที่ระบุไว้ในกระดาษโดย Ahrens &amp; หิวโหย (1972) ฉันมั่นใจว่าวิธี Ahrens-Dieter (AD) นั้นถูกต้อง ยังฉันไม่เห็นประโยชน์ของการใช้วิธีการของพวกเขาเมื่อเทียบกับวิธีการแปลงผกผัน (IT) โฆษณาไม่เพียง แต่ซับซ้อนในการติดตั้งมากกว่าไอที ดูเหมือนจะไม่ได้รับประโยชน์ความเร็วอย่างใดอย่างหนึ่ง นี่คือรหัสRของฉันที่จะเปรียบเทียบทั้งสองวิธีแล้วตามด้วยผลลัพธ์ invTrans &lt;- function(n) -log(runif(n)) print("For the inverse transform:") print(system.time(invTrans(1e8))) print("For the Ahrens-Dieter algorithm:") print(system.time(rexp(1e8))) ผล: [1] "For the inverse transform:" user system elapsed 4.227 0.266 4.597 [1] "For …

11 r  simulation  random-generation  exponential  inverse-cdf 

ไม่มีใครรู้ว่าฟังก์ชันการกระจายแบบผกผันของการแจกแจงแบบปกติคืออะไร? มันมีการแสดงออกในรูปแบบปิดหรือไม่? ฉันไม่พบคำตอบที่ดีเมื่อใช้ Google

9 normal-distribution  inverse-cdf