私は Matlab コード (他の誰かによって書かれた) を Python に翻訳しています。
Matlab コードの 1 つのセクションでは、変数X_newは次のように対数正規分布から得られた値に設定されます。
% log normal distribution
X_new = exp(normrnd(log(X_old), sigma));
つまり、 を中心とする正規分布からランダムな値が抽出されlog(X_old)、この値まで引き上げられるようにX_new設定されます。e
このコードを Python に直接変換すると、次のようになります。
import numpy as np
X_new = np.exp(np.random.normal(np.log(X_old), sigma))
ただしnumpy、直接サンプリングできる対数正規分布が含まれています。
私の質問は、次のコード行は上記のコード行と同等ですか?
X_new = np.random.lognormal(np.log(X_old), sigma)
ここで私自身の質問に答える必要があると思います。
のドキュメントからnp.random.lognormal、
log(x) が正規分布している場合、変数 x は対数正規分布を持ちます。
X_new確率変数の特定のインスタンスとして、Matlab コードから考えてみましょうx。問題は、log(x)ここで通常配布されているかどうかです。まあ、log(X_new)ただnormrnd(log(X_old), sigma)です。したがって、答えはイエスです。
np.random.lognormal次に、Python コードの 2 番目のバージョンの への呼び出しに移りましょう。X_newも、 と呼ぶことができる確率変数の特定のインスタンスですx。ここではlog(x)通常配布されていますか？はい、そうでなければなりません。そうでなければ、numpyこの関数は呼び出されませんlognormal。基になる正規分布log(X_old)の平均は、Matlab コードの正規分布の平均と同じです。
したがって、問題の対数正規分布のすべての実装は同等です(言語間の非常に低レベルの実装の違いは無視します)。