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假設我有一個正態分佈變量向量x
,平均值爲m
和標準分配s
。變換:正態分佈變量 - >均勻分佈變量
是否有一個有效的(顯式)函數f(x, m, s)
將x
轉換爲均勻分佈的向量?
隨着明確我的意思是該功能只利用標準的數學運算一樣+
,-
,*
,/
,pow()
,exp()
但沒有for循環。所以,其實我在尋找一個變換函數逼近normal distribution的累積分佈函數。
假設我有一個正態分佈變量向量x
,平均值爲m
和標準分配s
。變換:正態分佈變量 - >均勻分佈變量
是否有一個有效的(顯式)函數f(x, m, s)
將x
轉換爲均勻分佈的向量?
隨着明確我的意思是該功能只利用標準的數學運算一樣+
,-
,*
,/
,pow()
,exp()
但沒有for循環。所以,其實我在尋找一個變換函數逼近normal distribution的累積分佈函數。
我發現了一個用於suolution均勻分佈均值= 0和std = 1。爲了使之適用於任何均值和性病一個具有由STD s
到的。減去平均m
和除法:
x = (x - m)/s
x_uni = 1./(exp(-(358. * x)/23. + 111. * arctan(37. * x/294.)) + 1)
是它想讀「正態分佈變量的向量x ......」? –
是,向量x應該包含正態分佈變量 –
但我想我找到了一個很好的解決方案。我在下面發佈它作爲答案。 –