正态概率密度函数 - GSL 等价于 Haskell

Question

我正在尝试找到从正态分布中提取的最佳方法。我希望能够在 Haskell.

中使用正态概率密度函数（及其累积函数）

简单地说，我想在不使用 GSL 绑定的情况下使用 this page 上的功能...我正在努力寻找合适的包。你认为哪一个最好？

谢谢你，祝你有美好的一天！

Answer 1

我认为 statistics 包可以做你想做的事。查看 here 了解您可以使用发行版（pdf 等）做什么

ContGen 实例应该让您从分布中抽取随机数。

正态分布为here。

Answer 2

这是一个使用 random-fu:

的例子

import Data.Random    -- for randomness
import Text.Printf    -- for printf
import Data.Foldable  -- for the for_ loop

-- pdf and cdf are basically “Distribution -> Double -> Double”

main = do
  -- defining normal distribution with mean = 10 and variation = 2
  let normal = Normal (10 :: Double) 2
  -- CDF
  for_ [0..10] $ \i ->
    printf "cdf(%2d): %.4f\n" i (cdf normal (fromInteger i))
  -- PDF
  putStrLn "---"
  for_ [0..10] $ \i ->
    printf "pdf(%2d): %.4f\n" i (pdf normal (fromInteger i))

运行它，您将看到以下输出：

cdf( 0): 0.0000
cdf( 1): 0.0000
cdf( 2): 0.0000
cdf( 3): 0.0002
cdf( 4): 0.0013
cdf( 5): 0.0062
cdf( 6): 0.0228
cdf( 7): 0.0668
cdf( 8): 0.1587
cdf( 9): 0.3085
cdf(10): 0.5000
---
pdf( 0): 0.0000
pdf( 1): 0.0000
pdf( 2): 0.0001
pdf( 3): 0.0004
pdf( 4): 0.0022
pdf( 5): 0.0088
pdf( 6): 0.0270
pdf( 7): 0.0648
pdf( 8): 0.1210
pdf( 9): 0.1760
pdf(10): 0.1995

这里有两个要点：

Normal 是定义分布的构造函数。还有其他的分布，比如Uniform等。分布有不同的类型，但是都属于Distributionclass.
pdf和cdf是class方法，可以在很多分布上操作（也许不是全部，但是很多）。第一个参数是分布，第二个参数是 PDF/CDF 应该被评估的点。

正态概率密度函数 - GSL 等价于 Haskell

Normal probability density function - GSL equivalent in Haskell

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