1.编写一个函数，从任意n，λ和η的双参数指数分布Exp(λ，η）中生成大小为n的随机样本. 累计分布函数为: F(x)=1-e^-λ（x-η），x ≥ η 解题步骤： 问题描述，理论推导，程序设计，代码及结果分析

以下是一个编写的函数，用于生成大小为n的随机样本：

import numpy as np

def generate_exp_sample(n, lambd, eta):
    samples = []
    for _ in range(n):
        u = np.random.uniform()
        x = -np.log(1 - u) / lambd + eta
        samples.append(x)
    return samples

函数参数说明：
- `n`：样本大小
- `lambd`：指数分布的参数λ
- `eta`：指数分布的参数η

函数内部使用了NumPy库中的`np.random.uniform()`函数生成0到1之间的均匀分布随机数，然后根据指数分布的逆变换法生成指数分布随机变量x，并将其添加到样本列表中。最后返回生成的随机样本。

你可以调用这个函数来生成随机样本并进行进一步的结果分析。

相关问题

编写一个函数，从任意n,λ和η的双参数指数分布Exp(λ,η)中生成大小为n的随机样本。累计分布函数为：F(x) =1- e −λ(x−η)，x ≥ η.

好的，下面是一个用Python编写的函数，可以从双参数指数分布Exp(λ,η)中生成大小为n的随机样本：

import numpy as np

def generate_exp_samples(n, λ, η):
    samples = []
    
    for _ in range(n):
        u = np.random.uniform(0, 1)
        x = -np.log(1 - u) / λ + η
        samples.append(x)
    
    return samples

这个函数使用了`numpy`库来生成服从均匀分布的随机数，并根据双参数指数分布的累计分布函数进行变换得到随机样本。其中`n`是样本数量，`λ`是指数分布的参数，`η`是偏移量。

你可以调用这个函数来生成指定参数下的随机样本。例如，假设你想生成100个服从Exp(0.5, 2)分布的随机样本，可以这样调用函数：

samples = generate_exp_samples(100, 0.5, 2)
print(samples)

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编写一个函数，从任意n，λ和 η的双参数指数分布Exp(λ, η)中生成大小为n的随机样本，累计分布函数为：F(x)=1−e∧−λ(x−η),x≥η

下面是一个使用Python编写的函数，用于生成服从双参数指数分布Exp(λ, η)的随机样本：

import numpy as np

def generate_exp_samples(n, lambd, eta):
    # 生成随机样本
    samples = np.random.exponential(scale=1/lambd, size=n)
    # 根据累计分布函数进行转换
    samples = samples + eta
    return samples

这个函数使用NumPy库中的`np.random.exponential`函数来生成指数分布的随机样本，其中`scale`参数设置为1/λ。然后将生成的样本加上η，以满足累计分布函数的定义。

你可以通过调用`generate_exp_samples(n, λ, η)`来生成大小为n的随机样本，其中n是样本数量，λ是指数分布的参数，η是偏移量。请注意，这里的λ和η应该是大于0的实数。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提出。