Обратный инжиниринг нового набора точек из исходного набора путем изменения моментов, перекоса и / или Куртоза?
Я не знаю, возможно ли это вообще, но я хотел бы иметь возможность взять набор точек, выполнить с ними что-то, что вычислит моменты, отклонения и эксцессы, и иметь другую функцию, которая будет принимать эти элементы и обращать вспять спроектировать новый набор точек, используя измененные значения для моментов, перекоса и / или эксцесса. У меня уже есть аналитическая функция в Delphi Pro 6, которая:
procedure MomentSkewKurtosis(const Data: array of Double;var M1, M2, M3, M4, Skew,Kurtosis: Extended);
Я ищу функцию партнера, которая могла бы вернуть новый массив данных после внесения изменений в любой из выходных параметров "var" в MomentSkewKurtosis() и передать их обратно в функцию партнера в качестве входных параметров. Например, предположим, что я хотел увеличить перекос данных и получить новый набор точек, который будет исходным набором точек, измененным настолько, чтобы сгенерировать новое значение перекоса.
2 ответа
Задача не из легких, и, вероятно, лучше нацелиться на статистику, но я дам вам указатель на статью, которая, на мой взгляд, очень хорошая, и прямо к цели: на пути к оптимальной реконструкции распределения по его моментам
Надеюсь это поможет!
Очевидно, что вы не можете восстановить произвольное распределение плотности из конечного количества переменных. Вы можете создать дистрибутив, который соответствует параметрам, но это не обязательно оригинальный дистрибутив.
И, насколько я помню, Mean, Variance, Skew и Kurtosis - это просто функции первых 4 импульсов. Таким образом, вы не можете выбрать их независимо от импульсов.
С другой стороны, существует функция, которую вы можете применить к каждому элементу данных и которая создает новый набор данных с требуемыми свойствами. Я подозреваю, что с тех пор, как вы установили первые 4 импульса, это полином 3 класса.