有什么方法可以使用已知均值、std.dev 和 lambda 在 Box-Cox 分布中生成随机数？比如说，我使用了 random.gauss(mu,sigma) 和 random.lognormvariate(mu, sigma) 来生成正态分布和对数正态分布的随机变量。我怎样才能对 Box-Cox 案例做同样的事情？如何引入 lambda 以及均值和标准差？
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Sci.py有一个变量的 box cox (aka. power normal ) 分布。从他们的文档中：
from scipy.stats import powernorm
numargs = powernorm.numargs
c = [0.9,] * numargs
R = powernorm.rvs(c, size=100)
于 2013-11-04T03:29:10.573 回答