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Hi Gilles,
There's no mu/sigma parametrization for Rayleigh, however you can provide a link function between the conditioning parameters and the conditioned Rayleigh beta/gamma parameters.
import openturns as ot
mu1, sigma1 = 5.0, 1.0 # mu~N(5,1) mu2, sigma2 = 8.0, 1.0 # sigma~N(8,1) conditioning = ot.ComposedDistribution([ot.Normal(mu1, sigma1), ot.Normal(mu2, sigma2)]) beta_gamma = ot.SymbolicFunction(['mu', 'sigma'], ['sigma * sqrt(2/(4-pi_))', 'mu-sigma*sqrt(pi_/(4-pi_))']) dist = ot.ConditionalDistribution(ot.Rayleigh(), conditioning, beta_gamma) j
De : [email protected] <[email protected]> de la part de [email protected] <[email protected]>
Envoyé : jeudi 27 février 2020 12:08 À : '[email protected]' Objet : [ot-users] creation d'une distribution dont les paramètres sont des variables alétoires Bonjour,
Je veux créer une variable aléatoire dont les moments sont des variables aléatoires
J’arrive à mes fins mais pas dans le détails : Disons que je veux créer une variable X qui suit une loi de rayleigh : * de moyenne qui suit une loi normale * d’écart type qui suit une loi normale
J’utilise ConditionalDistribution pour cela mais je suis coincé car la paramétrisation de la loi de Rayleigh n’est pas basée sur les moments mais sur les paramètres internes Il n’y a pas l’équivalent de LogNormalMuSigma pour la loi Rayleigh
Je n’ai rien trouvé en ce sens dans la documentation
Merci d’avance
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