使用Python，我如何抽样随机生成的数据集以适合理论分布？

Question

这里是什么，我做了一个普通的例子...

1. 开始与Y =米的物理模型* X + B
2. 生成的M，X均匀分布，和b
3. 创建通过指定y_average和y_standard偏差y的理论分布

下一步是从适合我的理论，我随机在（步骤2）中产生的数据，以获得的M，X的组合，和b来样我创建的分布（步骤3）。

下面是一幅图片，显示了我想要做的事情...我有顶部的图表，并且我已经在底部图表中创建了理论分布线......我想要在图中创建“蓝色条”通过上图和理论配电线路

Answer 1

Inverse transform sampling将满足您的需求底部图形。要使用此方法，您需要准备目标分布的累积分布函数（CDF）。