выборка из неизвестного двумерного распределения - DataScientist
0 голосов
/ 25 октября

Я хочу создать образцы из двумерного дистрибутива, чей совместный PDF не похож ни на один известный дистрибутив.

У меня есть два события A и B, где B зависит от A.

У меня есть эмпирические наблюдения за маргиналами и совместными распределениями.

Я знаю выборочную матрицу корреляции и ковариационную матрицу.

Скажем, A выглядит примерно как Пуассон, а B выглядит примерно бимодально (некоторое бета-распределение).

Какой наилучший подход?

1) Генерация случайных выборок из пуассона и бетызатем используйте связку для их преобразования, чтобы сохранить ковариацию исходного образца

2) Используйте MCMC, чтобы найти параметры MLE бета-версии по заданным значениям наблюдаемых значений Пуассона, затем случайную выборку из Пуассонаи найти максимально вероятное значение беты с учетом его оптимальных параметров.

...