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从多元分布中抽样：从统计到生成模型
将经典统计方法与尖端生成 AI 模型相结合，从多元分布中进行采样。继续阅读 Towards Data Science »
来源:走向数据科学从多元分布中抽样：从统计模型到生成模型
从多元分布中抽样：从统计模型到生成模型
将经典统计方法与尖端生成 AI 模型相结合，从多元分布中抽样
背景
从多元分布中抽样合成数据对于理解相互依赖性、促进统计推断和量化数据分析中的不确定性至关重要。 它被广泛应用于金融、工程、医学、环境科学和社会科学。 该过程涉及使用数学模型来拟合数据结构并根据拟合的分布生成新样本。 在统计领域，对联合多元分布进行建模有着悠久的历史。在简单情况下，可以使用具有明确数学描述的预定义统计分布对数据进行建模，例如多元高斯分布和 copula 函数——两种经典统计方法。然而，随着数据维度和依赖关系的复杂性不断增加，传统方法已无法满足需求。与此同时，生成对抗网络 (GAN) 和扩散模型等现代生成式 AI 技术已展现出其潜力。