2016-04-30 17:28 GMT+02:00 Francesca Senatore <
francesca.senatore1...@gmail.com>:
> Ciao ragazzi,
> vi ringrazio per i vostri consigli. Scusate se rispondo solo ora ma causa
> influenza sono costretta a letto.
>
> Avete ragione! Non credo di essermi spiegata molto bene. Cerco di
> spiegarmi meglio dicendovi cosa esattamente devo fare. Io voglio simulare
> una distribuzione di exposures (a e b sono secondi di osservazione da 5.6e3
> a 2.5e6 secondi). La distribuzione che devo simulare è fatta in questo
> modo:
>
> l' 88.5% delle exposures cade nell'intervallo [2.5e6,1e5]
> il 9.5% delle exposure cade nell'intervallo [1e5,2.5e4]
> 0.7% delle exposures cade nell'intervallo [2.5e4,1.1e4]
> 1.4% delle exposures cade nell'intervallo [1.1e4,6.3e3]
>
>
Io cambierei cosi' il pezzo di codice messo prima:
probs = [0.88514, 0.0946, 0.006757, 0.01351]
vals = [(1e5,2.5e6),(2.5e4,1e5),(1.1e4,2.5e4),(6.3e3,1.1e4)]
t = zip(probs,vals)
def myrnd():
cs,x = 0,random.random()
for k,v in t:
cs += k
if x <= cs :
return v[0] + x * (v[1]-v[0])
return v[0] + x * (v[1]-v[0])
In pratica : x e' un random tra 0 e 1;
guardando probs trovi in quale segmento si trova
se e' il secondo, trasformi x per essere un random
all'interno di quel segmento:
<offset> + x * <ampiezza del segmento>
Puo' andare?
Stefano
> Sulla base di questo, la cosa più giusta da fare mi è sembrata quella di
> generare numeri random seguendo questa distribuzone di probabilità.
> np.random.choice fa una cosa di questo genere ma non so come applicarla ai
> miei intervalli. Se io considero il vettore [1,2,3,4] e associo le mie
> probabilità ottengo l'88.5% delle volte 1, 9.5% delle volte 2 eccc. Questo
> è ciò che fa choice!!!
> Io invece voglio che l' 88.5% delle volte vengano generati numeri nel
> primo intervallo, il 9.5% delle volte nel secondo intervallo, e così via.
> Credo che devo usare un diverso approccio. Il tutto è complicato dal fatto
> che non sono una cima in programmazione e in python.
> Spero di essere stata più chiara ora. Ovviamente se avete delle dritte da
> darmi sono bene accette.
> Ciao e grazie ancora.
>
> Fra
>
> Il giorno 30 aprile 2016 15:46, Stefano Dal Pra <s.dal...@gmail.com> ha
> scritto:
>
>> Se ho capito vuoi estrarre dei valori "vals" con le probabilita' "probs".
>> Io ho provato cosi':
>>
>> import random
>>
>> #vale: sum(probs) == 1.0
>> probs = [0.88514, 0.0946, 0.006757, 0.01351]
>> vals = range(len(probs))
>> t = zip(probs,vals)
>>
>> def myrnd():
>> cs,x = 0,random.random()
>> for k,v in t:
>> cs += k
>> if x <= cs : return v
>> return v
>>
>> E myrnd ti restituisce 0 con probabilita' 0.88514,
>> 1con prob. 0.0946 eccetera.
>>
>> Per verificare se piu' o meno ci siamo facciamo un milione di prove
>> e vediamo le le frequenze sono in linea con le probabilita':
>>
>> #Test:
>> dt = dict(zip(vals,[0 for x in vals]))
>> N = 1000000
>> for n in range(N):
>> k = myrnd()
>> dt[k] += 1
>>
>> for k,v in dt.items():
>> print k,(v+0.0)/N
>>
>> e a me da
>> 0 0.884842
>> 1 0.094789
>> 2 0.006818
>> 3 0.013551
>>
>> Se confronti con
>> probs = [0.88514, 0.0946, 0.006757, 0.01351]
>>
>> direi che ci siamo.
>> Stefano
>>
>> 2016-04-30 13:59 GMT+02:00 Christian Barra <barrac...@gmail.com>:
>>
>>> A me pare che lei abbia una serie di eventi con probabilità note (il suo
>>> vettore) e gli interessa generare numeri secondo quella distribuzione di
>>> probabilità, in pratica generare sample da una funzione di probabilità che
>>> ha definito lei.
>>>
>>> Credo che il link faccia al caso suo.
>>>
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