Data Science, Statistics, Sampling.
當然，這個方法非常直接，但沒辦法讓我們找出數學上難以拆解與轉換的分布，這時候就需要一些隨機過程的方法來做估計，這個我們就留待下次講解蒙地卡羅與馬可夫鏈的時候再說。 此外，有一些比較特別的離散分布也可以用類似的轉換手法來達成，比方說我們想要模擬一組齊次的柏松過程(Homogenous Poisson Process)，即： Source : Wikipedia 上面的N(t)代表時刻 t 的事件發生數目。 要模擬這個計數，我們必須先理解柏松過程的概念是，假設我們的參數設定為λ，這是代表我們在區間 [t, t+r] 中發生事件的數目，稱為 Arrival Rate，這其中每一個時間間隔 t1,