從一系列正態分佈的數字中進行選擇

我需要從正常分佈的0到1920像素範圍內選擇一個像素，但我不知道如何在MatLab中執行此操作。我知道我可以使用normrnd()來檢索給定mu和sigma的隨機值，但是如何將這個應用於我的情況？例如，從一系列正態分佈的數字中進行選擇

mu可能在500像素和sigma 100像素。

我目前的做法是這樣的

function xpos = apply_normal_distribution(mu, sigma, min_xpos=1, max_xpos=1920) 
    % Applies normal distribution with median mu and standard deviation sigma 
    % xpos will always be: min <= xpos <= max 
    xpos = ceil(normrnd(mu, sigma)); 
    if xpos > max_xpos 
     xpos = max_xpos; 
    elseif xpos < min_xpos 
     xpos = min_xpos; 
    endif 
end

所以我只是用normrnd和切斷如果該值是比我的界限更高或更低。不知道這有多好，但它有效。

來源

2017-07-19 herhuf

你的代碼在哪裏？你有什麼嘗試？ –

沒什麼，因爲我不知道如何開始。只嘗試了'normrnd（）'函數，但無法弄清楚如何在這裏應用它。不幸的是，我的統計知識並不是最好的。 – herhuf

你可能不會在這裏得到很多幫助。通常情況下，問題包含特定項目，用戶代碼（努力）作爲問題的一部分。 –

當你約束一個正態分佈（或以任何其他方式過濾其結果）時，它不再是一個正態分佈。然而，存在一個truncated normal distribution這是最接近你要找的東西。它具有它自己的一組屬性，它類似於正態分佈如果邊界距平均值很遠並且方差很小。而在Matlab你可以與：

mu = 500; 
sigma = 100; 
%truncate at 0 and 1920 
pd = truncate(makedist('Normal',mu,sigma),0,1920); 
% take some (10) samples 
samples = random(pd,10,1);

從頭開始建立它的八度：

你自制的建議有問題，如果實現是外面的束縛，將值設置到綁定值。因此，邊界值將被過度比例選擇。一種不那麼骯髒的方式反而只是創造一個新的價值。我沒有工作八度，但這樣的事情應該這樣做：

function xpos = apply_normal_distribution(mu, sigma, min_xpos=1, max_xpos=1920) 
    % new realisations are drawn as long as they are outside the bounds. 
    while xpos<min_xpos | xpos>max_xpos 
      xpos = ceil(normrnd(mu, sigma)); 
    end 
end

正如一個警告：如果它是不可能的實現將在範圍內，那麼這可能很長一段時間運行...

來源

2017-07-19 14:40:25

謝謝，不幸的是我實際上正在使用Octave，似乎'makedist'在這裏還沒有實現。 – herhuf

@herhuf所以除了/ matlab標籤，你應該在你的問題中使用'octave'。 – rahnema1

那就是我剛剛做的。還是 - 謝謝你！這對我來說。 – herhuf

從一系列正態分佈的數字中進行選擇

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