経験分布関数からサンプルを作る方法

Question

私はPython上でノンパラメトリックブートストラップを実装しようとしています。それは、サンプルを取ってそこから経験的な分布関数を構築し、次にこのedfからサンプルの束を生成する必要があります。どうしたらいいですか？ scipyでは正確な数式を知っていれば独自の分布関数を作る方法しか見つけられませんでしたが、私はedfしか持っていません。

Answer 1

あなたがサンプルをソートすることによって取得EDF：あなたが唯一のリサンプリングする場合

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 

しかし、その後、あなたは、単に同じ確率との交換を使用してサンプルから引きます。

これがあなたの好みにはあまりにも険しい場合は、円滑な分布を得るために何らかの補間を使用することができます。