希望する平均値と標準偏差を持つように一連の正の数値をランダムに生成する方法はありますか?
ガウス分布で数値を生成するアルゴリズムがありますが、平均と標準偏差を維持する方法で負の数値を処理する方法がわかりません。
ポアソン分布が適切な近似であるように見えますが、平均値しか必要としません。
編集：回答に混乱があったので、明確にしようと思います。
平均と標準偏差を与える一連の数値があります。同等の平均値と標準偏差を持つ、同じサイズの一連の数値を生成したいと思います。通常、これを行うにはガウス分布を使用しますが、この場合、すべての値がゼロより大きくなければならないという追加の制約があります。
私が探しているアルゴリズムは、ガウスベースである必要はなく (これまでのコメントから判断すると、おそらくそうすべきではありません)、完璧である必要もありません。結果の数値セットの平均/標準偏差がわずかに異なるかどうかは問題ではありません。通常は大まかな範囲に収まるものが必要です。
David Normanが提案したように、対数正規分布、または指数分布、二項分布、またはその他の分布を探している可能性があります。ある分布を生成するアルゴリズムがある場合、別の分布に準拠する数値を生成するのはおそらく適切ではありません。しかし、あなただけがあなたの番号が実際にどのように分配されているかを知っています。
正規分布では、確率変数の範囲は負の無限大から正の無限大までであるため、正の数のみを探している場合は、ガウス分布ではありません。
さまざまな分布にも固有の特性があります。たとえば、ポアソン分布では、標準偏差は常に平均に等しくなります。（これが、ライブラリ関数が標準偏差パラメーターから要求せず、平均のみを要求する理由です）。
最悪の場合、0から1までのランダムな実数を生成し、確率密度関数を自分で計算することができます。（分布によっては、これは言うよりもはるかに簡単かもしれません）。
対数正規分布を使用できます。
リサンプリング法を使用しないのはなぜですか? サンプルにn 個の数字がある場合は、サンプルからn 個のランダムな抽選を行って、replacement を使用します。結果のセットには、元のサンプルとほぼ同じ平均と分散が期待されますが、通常はわずかに異なります。
これは、より多くの乱数が必要な理由を知らずに、正しい答えが何であるかを言うことは不可能です. 間違った問題を解決しようとしているのだろうか...
正のサポートがあり、平均と分散で指定できる任意の分布を使用できます。例えば、
私があなたを正しく理解していれば、正のサポートを持つ分布から乱数を生成したいと考えています。多くの可能な選択肢があります。最も単純なのは、
カイ 2 乗: http://en.wikipedia.org/wiki/Chi-square_distribution (これは 2 乗ガウス分布の和です)
すべての非対称分布 (指数分布、ワイブル分布、パレート分布、逆ガウス分布、対数正規分布、ガンマ分布)
スキュー ファミリのすべての分布 (スキュー正規、スキュー学生など)
上記のすべての関数は、それらのいずれかから引き出された乱数が常に正になるようなものです。