我希望有些数据能够适应相应的高斯分布。
这些数据本意上已经是高斯分布,但因为一些过滤原因,它们不会完全符合规定和预期的高斯分布。因此,我的目标是减少现有数据与期望分布之间的离散程度。
例如,我的数据如下符合高斯分布(期望均值为0,标准差为0.8):
近似已经很好了,但我真的想降低模拟数据和期望分布之间仍然存在的离散程度。
我该如何做到这一点?
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到目前为止,我引入了一种安全因素,定义为:
SF = expected_std/actual_std;
然后
new_data = SF*old_data;
这种方法使标准差与期望值相匹配,但从我的理解来看,这个过程似乎相当简陋。