確率変数の値域を指定した正規分布の生成について

Question

pythonで確率変数が0から100の範囲で、正規分布を生成しようとしているのですが、出来ません。
確率変数の範囲を指定しなければ出来るですが、確率変数の値の範囲の指定の仕方が分かりません。

確率変数の範囲を指定しない正規分布の生成には、numpyを用いて以下のように生成しています。

x = np.random.normal(50, 10, 100)

分かる方がいれば、教えて欲しいです。

Comments

[aokikenichi]

「正規分布の範囲」とはどういうイメージでしょうか
正規分布に範囲はありません。すごく少なくなりますが無限大まで値があり得ます。

正規分布を[a, b]の範囲で切り取った分布ならあり得ますが、これなら乱数生成後
[a, b]の範囲で切り取ればよいと思います。

[1atts99]

正規分布の範囲というよりは、確率変数の範囲を指定して、正規分布を生成するイメージです。

[KojiDoi]

「正規表現」のタグは関係ないので外してください。

[aokikenichi]

残念ながら正規分布に範囲はないので指定できません。

Answer 1

正規分布に従う確率変数の値域は (-∞, ∞) です。
[a, b] の範囲で積分値が1になる正規分布に似た分布を探しているのなら、切断正規分布 を使えばいいと思います。

scipy.stats にあります。

scipy.stats.truncnorm — SciPy v1.5.0 Reference Guide

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
from scipy.stats import truncnorm

sns.set()
np.random.seed(0)  # シード固定


a, b = 0, 100
mean = 50
std = 10

# 標準化する。 (scipy.stats.truncnorm のドキュメントの Notes 参照)
a, b = (a - mean) / std, (b - mean) / std

# 確率変数から観測値を10000個得る
xs = truncnorm.rvs(a, b, loc=mean, scale=std, size=10000)

# 描画する。
fig, ax = plt.subplots()
sns.distplot(xs, ax=ax)
plt.show()
print(xs.min(), xs.max())
# 12.013263617292267 90.8189636345054

Comments

[1atts99]

自分が実装したかったことは、切断正規分布でした
解決出来ました。
ありがとうございました。