我使用過 Matlab，但我也歡迎使用 python 來解決問題。我有一個隨機變量的預測 CDF（即 CDF^），Var并且想使用這個預測的 CDF（CDF^）生成 N 個場景。這是我所做的。我想知道這種方法是否有意義，以及如何在步驟 3 中自動生成 N 個場景。1) 我在 CDF^ 上使用 MLE 擬合假設的累積分布函數（比如說 Weibull），并獲得擬合函數的相應參數。2）使用這些參數，我繪制了假設分布的pdf。3）在這一步中，我不知道該做什么以及如何做！基本上我想，我應該var通過計算每個矩形的面積來離散化并找到每個段的相應概率。4) 我如何以 PMF 形式繪制我的原始數據 (var)，因為它已經是 CDF 形式？！var= [ 0.001    0.01    97  145 150 189 202 183 248 305 492 607 1013];cdf_prob = [0.01, 0.05, 0.15, 0.25, 0.35, 0.45, 0.50, 0.55, 0.65, 0.75, 0.85, 0.95, 0.99];                             % cumulative prob.a= mle(var, 'distribution', 'wbl');              plot(var, cdf_prob, 'o-')                         % my datahold onxgrid = linspace (0, 1.1*max(var));plot (xgrid, wblcdf(xgrid,a(1),a(2)));            % fitted cdffigure(2)                                         % fitted PDFpd= makedist('wbl', 'a', a(1),'b', a(2));y=pdf(pd, xgrid);plot(xgrid,y)第 3 步：