给定范围内的偏态分布

Question

我需要为给定的范围(例如: low= 1，high =10)和size = 100生成一个倾斜分布。stats.skewnorm可以产生偏斜分布，但它不接受下界和上界的参数。谁能帮帮我。

def skewed_data(low, high, number):
    skew_parameter = 5
    data = skewnorm.rvs(skew_parameter, loc=1, scale=1, size=number)
    data = np.round(data,0).astype(int)
    return data

result_data = skewed_data(1, 10,100)

bins = np.linspace(0, 10, 10)
plt.hist(response, bins, alpha=1, label='histogram')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

结果数据的直方图如下所示(所有结果数据都在1到5之间，而我希望它分布在1到10之间，并向右倾斜。

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Answer 1

有很多不对称的分布，事实上是无限的。如果你想要一个在最小和最大值上有保证的，一个简单且容易生成的可能性是triangular distribution。通过指定最小、最大和模式(最可能的结果)来参数化三角形。除了min和max之间的中点之外，mode的任何值都将产生偏斜度。如果希望结果右偏于1和10之间，请分别使用像1、10和3这样的值作为最小、最大和模式。

三角分布可以通过random module或numpy获得。

如果三角形分布对您来说过于分段线性和尖端，另一种选择可能是beta distribution。Beta是在范围0,1上定义的，因此您需要缩放和移位才能获得其他范围。

测试版可以通过numpy/scipy获得。