MathDotNet：从分布中抽样而不进行强制转换答案

【问题标题】：MathDotNet: Sampling from distributions without castingMathDotNet：从分布中抽样而不进行强制转换
【发布时间】：2015-07-27 14:55:30
【问题描述】：

如何从 MathDotNet 中的分布中抽取一个样本不必转换为特定分布？

我有一个分布d，它可以是任何随机变量，作为IDistribution 传递。现在，我想从中取样。我想通过尽可能少地对实际发行版本身进行强制转换来做到这一点（我不想要一个巨大的案例声明，其中包含大量强制转换到真正特定的分布类型，如Bernoulli、Normal 等。

我已经尝试了以下代码，IDistributiond 类型为Bernoulli，平均值约为0.99：

Console.WriteLine("Mean is " + ((Bernoulli)d).Mean);
Console.WriteLine("Casted sample is " + ((Bernoulli)d).Sample());
Console.WriteLine("Sample is " + d.RandomSource.NextDouble());

第一个打印语句按预期打印 0.99。正如预期的那样，第二个打印语句倾向于返回 1，因为 99% 的时间它应该返回 1。第三个打印语句似乎给了我看起来像 uniform 介于 0 或 1 之间的随机变量（注意：它可能不是统一的，这只是对打印语句的快速眼球测试，但它绝对是不是伯努利，平均值为 0.99）。

我一般如何从适当的分布中抽样？

【问题讨论】：

标签： c# casting math.net

【解决方案1】：

这就是我目前正在做的事情。我想避免使用 if 语句，但现在，这行得通。如果有人有更好的答案，那就更好了：

if (distribution is IContinuousDistribution){
    value = (double)((IContinuousDistribution)distribution).Sample();

}else{
   value = (double)((IDiscreteDistribution)distribution).Sample();

}

【讨论】：