如何根据经验分布函数制作样本

Question

我正在尝试在 Python 上实现非参数引导。它需要抽取一个样本，从中建立一个经验分布函数，然后从这个 edf 中生成一堆样本。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，那么您只需以相等的概率和替换从您的样本中抽取。

如果您不喜欢这太“阶梯式”，您可能可以使用某种插值来获得平滑分布。