標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)的快速計(jì)算方法

標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù) $\Phi(x)$ 可以說是"數(shù)據(jù)分析師"統(tǒng)計(jì)計(jì)算中非常重要的一個(gè)函數(shù)，基本上有正態(tài)分布的地方都或多或少會(huì)用上它。在一些特定的問題中，我們"數(shù)據(jù)分析師"需要大量多次地計(jì)算這個(gè)函數(shù)的取值，比如我經(jīng)常需要算正態(tài)分布與另一個(gè)隨機(jī)變量之和的分布，這時(shí)候就需要用到數(shù)值積分，而被積函數(shù)就包含 $\Phi(x)$。如果 $Z\sim N(0,1), X\sim f(x)$，$f$ 是 $X$ 的密度函數(shù)，那么 $Z+X$ 的分布函數(shù)就是

我們"數(shù)據(jù)分析師"知道，$\Phi(x)$ 沒有簡(jiǎn)單的顯式表達(dá)式，所以它需要用一定的數(shù)值方法進(jìn)行計(jì)算。在大部分的科學(xué)計(jì)算軟件中，計(jì)算的精度往往是第一位的，因此其算法一般會(huì)比較復(fù)雜。當(dāng)這個(gè)函數(shù)需要被計(jì)算成千上萬(wàn)次的時(shí)候，速度可能就成為了一個(gè)瓶頸。

當(dāng)然有問題就會(huì)有對(duì)策，一種常見的做法是略微放棄一些精度，以換取更簡(jiǎn)單的計(jì)算。在大部分實(shí)際應(yīng)用中，一個(gè)合理的誤差大小，例如 $10^{-7}$，一般就足夠了。在這篇文章中，給大家介紹兩種簡(jiǎn)單的方法，它們都比R中自帶的 pnorm() 更快，且誤差都控制在 $10^{-7}$ 的級(jí)別。

第一種辦法來自于經(jīng)典參考書 Abramowitz and Stegun: Handbook of Mathematical Functions 的 公式 26.2.17 。其基本思想是把 $\Phi(x)$ 表達(dá)成正態(tài)密度函數(shù) $\phi(x)$ 和一個(gè)有理函數(shù)的乘積。這種辦法可以保證誤差小于 $7.5\times 10^{-8}$，一段C++實(shí)現(xiàn)可以在 這里 找到。（代碼中的常數(shù)與書中的略有區(qū)別，是因?yàn)榇a是針對(duì)誤差函數(shù) $\mathrm{erf}(x)$ 編寫的，它與 $\Phi(x)$ 相差一些常數(shù)）

我們來對(duì)比一下這種方法與R中 pnorm() 的速度，并驗(yàn)證其精度。

library(Rcpp)
sourceCpp("test_as26217.cpp") x = seq(-6, 6, by = 1e-6) system.time(y <- pnorm(x)) ## user  system elapsed ## 1.049   0.000   1.048 system.time(asy <- r_as26217ncdf(x)) ## user  system elapsed ## 0.293   0.019   0.311 max(abs(y - asy)) ## [1] 6.968772e-08

可以看出，A&S 26.2.17 的速度大約是 pnorm() 的三倍，且誤差也在預(yù)定的范圍里，是對(duì)計(jì)算效率的一次巨大提升。

那么還有沒有可能更快呢？答案是肯定的，而且你其實(shí)已經(jīng)多次使用過這種方法了。怎么，不相信？看看下面這張圖，你就明白了。

沒錯(cuò)，這種更快的方法其實(shí)就是兩個(gè)字：查表。它的基本想法是，我們預(yù)先計(jì)算好一系列的函數(shù)取值 $(x_i,\Phi(x_i))$，然后當(dāng)我們需要計(jì)算某個(gè)點(diǎn) $x_0$ 時(shí)，就找到離它最近的兩個(gè)點(diǎn) $x_k$ 和 $x_{k+1}$，再用線性插值的方法得到 $\Phi(x_0)$ 的近似取值：

什么？覺得這個(gè)方法太簡(jiǎn)單了？先別急，這里面還有不少學(xué)問。之前我們"數(shù)據(jù)分析師"說了，我們需要保證這種方法的誤差不超過 $\epsilon=10^{-7}$，因此就需要合理地選擇預(yù)先計(jì)算的點(diǎn)。由于 $\Phi(-x)=1-\Phi(x)$，我們暫且只需要考慮 $x$ 為正的情況。如果讓 $x_i = ih,i=0,1,\ldots,N$，那么對(duì)函數(shù) $f$ 進(jìn)行線性插值的誤差將不超過（ 來源 ）

其中 $\Vert f’’ \Vert_{\infty}$ 是函數(shù)二階導(dǎo)絕對(duì)值的最大值。對(duì)于正態(tài)分布函數(shù)來說，它等于 $\phi(1)\approx 0.242$。于是令 $E(x)=10^{-7}$，我們就可以解出 $h\approx 0.001818$。最后，只要 $x_N>5.199$，即 $N\ge 2860$ 并另所有 $x>x_N$ 的取值等于1，就可以保證整個(gè)實(shí)數(shù)域上 $\Phi(x)$ 的近似誤差都不超過 $10^{-7}$。

這種簡(jiǎn)單方法的實(shí)現(xiàn)我放在了 Github 上 ，源程序和測(cè)試代碼也可以在文章最后找到。下面給出它的表現(xiàn)：

library(Rcpp)
sourceCpp("test_fastncdf.cpp") x = seq(-6, 6, by = 1e-6) system.time(fasty <- r_fastncdf(x)) ## user  system elapsed ## 0.043   0.024   0.066 max(abs(y - fasty)) ## [1] 9.99999e-08

與之前的結(jié)果相比，相當(dāng)于速度是 pnorm() 的15倍！

我們似乎一直以為，在計(jì)算機(jī)和統(tǒng)計(jì)軟件普及以后，一些傳統(tǒng)的做法就會(huì)慢慢被淘汰，例如現(xiàn)在除了考試，或許大部分的時(shí)間我們都是在用軟件而不是正態(tài)概率表。從教學(xué)與實(shí)際應(yīng)用的角度來看，這種做法是 應(yīng)該進(jìn)行推廣和普及的 ，但這也不妨礙我們從一些“舊知識(shí)”中汲取營(yíng)養(yǎng)。關(guān)于這種大巧若拙的做法的故事還有很多，比如廣為流傳的 這一則 。在計(jì)算資源匱乏的年代，數(shù)據(jù)科學(xué)家"數(shù)據(jù)分析師"們想出了各種巧妙的辦法來解決他們遇到的各種問題?，F(xiàn)如今計(jì)算機(jī)的性能已經(jīng)遠(yuǎn)不是當(dāng)年可以媲跡，但前人的很多智慧卻依然穿透了時(shí)間來為現(xiàn)在的我們提供幫助，不得不說這也是一種緣分吧。