由于篇幅有限,前一篇文章《离散分布的产生》中只讲述了用均匀分布产生离散分布的方法,那么本文接着讲如何利用均匀分布产生连续分布的方法。
连续分布主要有以下几种:均匀分布 伽马分布 正态分布 贝塔分布 柯西分布 对数正态分布 双指数分布。
产生各种连续分布的方法有很多,我把它分为两类:通用方法、特殊方法。特殊方法就是根据各个连续分布的特性而特有的方法。
通用方法
通用方法指的是对于各种连续分布理论上都适用的方法。下面只讲解分布函数法、舍取法这两种通用的方法。
分布函数法
概率积分变换定理
设随机变量X有连续累计分布函数F(x),令U=F(X),则U服从(0,1)上的均匀分布。
由概率积分变换定理可知,如果知道一个连续分布函数的累计分布函数F(x),则可以求得随机变量:X=F−1(U),其中U服从0到1内的均匀分布。下面以指数分布来举例说明:
指数分布的累计分布函数F(x)可以表示为:
由于U=F(X)服从(0,1)上的均匀分布,则随机变量:X=F−1(U)=−Ln(1−U)λ。因此只需要产生服从(0,1)上的均匀分布的U,就可以计算得到服从指数分布的随机变量X。
- 指数分布
1 | %指数分布 |
结果显示如下:(指数参数λ=1的情况) 图1
分布函数法的局限性:由于该方法的关键就是求出分布函数的反函数,从而得到随机变量X关于均匀分布随机变量U的表达式。然而有些分布是不容易求得其反函数的,例如我们常见的正态分布,其分布函数需要用其概率密度函数表示如下:
F(x)=1σ√2π∫x−∞e−(t−u)22σ2dt其中,u和σ分布为均值和标准差。显然,当得知F(x)的取值时,也很难求得此时的x的值。因此,当出现上述问题时,我们可以采用舍去法。
舍去法
定理:设随机变量Y,V的概率密度函数分布为$f{Y}(y)、f{V}(v),其中,f{Y}(y)、f{V}(v)$有相同的支撑集且
$M =\max\left{f{Y}(y)/f{V}(v)\right} < + \infty $
*按下列步骤可以生成随机变量Y服从概率密度为fY(y)的分布:*
- 生成独立的随机变量U,V,其中,U服从0到1的均匀分布,V服从概率密度函数为fV(v)的分布
- 如果$U <\frac{1}{M}f{Y}(V)/f{V}(V),则令Y=V$,否则返回到步骤1。
下面以用舍去法生成正态分布来具体说明:假设我们要用舍取法生成标准正态分布,标准正态分布的概率密度函数如下所示: 图2
确定V的分布
由舍取法的步骤2可知,生成的正态分布变量Y的取值包含于随机变量V的取值中。因此,我们需要根据正态分布随机变量的取值范围,来选择V应该服从的分布!我们一般取V服从均匀分布(当然也可以取其他的分布,注意需要满足取值范围)。
理论上,正态随机变量的取值在整个实数域中,因此V应该服从区间为实数域的均匀分布,显然这个均匀分布我们很难表示出来。但由上图可知,标准正态分布的取值基本在−5到5之间,因此我们只需要使得V服从区间在−5到5的均匀分布即可以很好的近似。确定M的大小
在公式$M =\max\left{f{Y}(y)/f{V}(v)\right} 中,{fV}(v) = \frac{1}{10},\max\left{f{Y}(y)\right} =f_{Y}(0)=\frac{1}{\sqrt {2\pi } }。因此M=\frac{10}{\sqrt {2\pi } }$
在确定了V的分布以及M的大小之后,便可以根据定理中步骤2的判决方法来生成服从指定分布的随机变量Y。具体的程序实现如下:
1 | %-------------------正态分布-----------------------% |
结果显示如下: 图3
注意:使用这种方法的时候必须使V服从合适的分布来保证M<+∞,如若找不到这样的分布,则可以参考Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法。
特殊方法
上述的两种通用方法基本上可以用均匀分布产生大多数连续分布,不过由于每种分布有着各自的特性,因此也可以通过特殊的方法来生成。下面以生成标准正态分布(正态分布性质表明:任何正态分布都可以由标准正态分布转化得到)为例:
中心极限定理法
中心极限定理是概率论中的一组定理。中心极限定理说明,大量相互独立的随机变量,其均值的分布以正态分布为极限。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件。(摘自维基百科)
我们由中心极限定理可知,多个独立同分布的随机变量的和服从正态分布,而关于这个正态分布的均值和方差的确定,我们可以依据林德伯格-列维定理:
林德伯格-列维(Lindeberg-Levy)定理:
设随机变量$X1,X_2,\cdots,X_n,且具有有限的数学期望E({X_i}) = u,D( {X_i}) = {\sigma ^2} = 0\left( {i = 1,2, \cdots ,n} \right)。记\bar X = \frac{1}{n}\sum\limits{i = 1}^n {Xi} ,Y = \frac{\bar X - u}{\sigma /\sqrt n },则\mathop {\lim }\limits{n \to \infty } P( Y < z ) = \Phi ( z ),其中\Phi( z)$是标准正态分布的分布函数。
在程序实现中,我利用10个相互独立的服从区间−5到5的均匀分布来生成标准正态分布Y。而由公式可知,区间0到1的均匀分布的均值为u=−5+52=0,σ2=(5−(−5))2/12=100/12.因此我们需要生成的服从标准正态的随机变量的表达式为:Y=ˉX−0.5√100/12/√n。具体程序实现如下:
1 | %-------------------正态分布-----------------------% |
显示结果如下: 图4
Box-Muller法
基本思想:假设U,V是两个相互独立的且服从区间在0到1的均匀分布,并且随机变量X,Y的表达式如下:
X=√−2lnUcos(2πV),Y=√−2lnUsin(2πV)则X,Y是相互独立的,并且服从标准正态分布。
具体的程序实现如下:
1 | %-------------------正态分布-----------------------% |
显示结果如下: 图5
上面我们是以正态分布为例来讲述了特殊法的运用,主要是运用了正态分布与其他分布的关系:多个独立同分布的随机变量和服从正态分布;均匀分布与正态分布之间满足Box-Muller法中的关系。因此,当想要由一种分布生成另一种分布的时候,只需要知道它们之间的关系即可!