从两个变量创建和采样联合分布

如何解决从两个变量创建和采样联合分布

我有一个一直困扰着我的问题。

我有一个 Pandas 数据框，其中两列对应于 a 和 b 系数，这些系数取决于每一行（它们不是独立的）：

            a          b
0   13.967158   2.370449
1   12.375649   2.199846
2   12.005615   2.268646
3   12.030142   1.542835
4   12.119529   1.570510
... ... ...
63  12.215212   1.677631
64  12.221597   1.483855
65  12.758342   2.311847
66  11.712199   2.505323
67  12.393513   1.402272

这些可以绘制为：

由此，我需要从 a 和 b 变量的联合分布中生成随机样本，但我不知道该怎么做。我尝试使用 np.random.normal(mean_variable,sd_variable,1000) 从每个变量的正态分布中生成随机样本。但是，在创建这些值之后，我不确定如何加入它们。 在这方面的任何想法都会非常有用。 问候

解决方法

您需要对多元正态分布进行采样的函数。这个函数需要一个一维均值数组和一个二维协方差数组，这两者都可以很容易地从你的数据帧中计算出来：

numpy.random.multivariate_normal(df.mean(),df.cov())
#array([11.69993186,1.64400885])