Quando queremos amostrar algumas distribuições específicas, precisamos mapear através de amostragens distribuídas uniformemente, porque os números pseudo-aleatórios gerados por algoritmos de computador são considerados distribuídos uniformemente.
Supondo que a variável aleatória distribuída uniformemente seja $ X $, a variável aleatória da distribuição específica $ \ displaystyle p_Y (y) $ é $ Y = g (X) $. Como encontrar esse mapeamento $ g (x) $?
Embora este blog tenha alguma referência, acho que isso deve estar errado. Porque alguns exemplos não são satisfatórios, mas posso mapeá-los adicionando funções. O seguinte mapeamento de densidade de probabilidade está pensando em mim há várias horas, mas a raiz quadrada negativa não foi considerada quando foi originalmente ao quadrado.
Por exemplo, se eu quiser mapear $ X $ para $ \ displaystyle p_Y (y) = -2y + 2, y \ em [0,1] $, posso criar o mapeamento $ Y = 1- \ sqrt {1-X}, X \ em [0,1] $.
Para esta distribuição simples, mapeio-a diretamente para uma ordem mais alta aproximada (aqui é $ X ^ 0,5 $) e, em seguida, calculo a função de distribuição e, em seguida, calculo a densidade de probabilidade para ver quanto resta e, em seguida, através da função de tradução, simetria Aguarde a alteração "compensar".