python - 如何从经验分布函数中抽样

Question

我正在尝试在 Python 上实现非参数引导。它需要获取一个样本，从中构建一个经验分布函数，然后从这个 edf 生成一堆样本。我该怎么做？在 scipy 中，如果您知道描述它的确切公式，我只发现如何制作您自己的分布函数，但我只有一个 edf。

Answer 1

通过对样本进行排序得到的 edf:

N = samples.size
ss = np.sort(samples) # these are the x-values of the edf
                      # the y-values are 1/(2N), 3/(2N), 5/(2N) etc.
edf = lambda x: np.searchsorted(ss, x) / N

但是，如果您只想重新采样，则只需以相等的概率和替换从样本中抽取。

如果这对您来说太“陡峭”，您可以使用某种插值来获得平滑的分布。