わかりました-誰かが私のバージョンの回答に興味を持っている場合に備えて。次のリファレンスを使用することで、ワイブルの結果セットを制約するという目標を達成できました。
https://stats.stackexchange.com/questions/30303/how-to-simulate-data-that-satisfy-specific-constraints- such-as-having-specific-m
次のリンクも便利でした。
http://en.wikipedia.org/wiki/Weibull_distribution
http://mathworld.wolfram.com/WeibullDistribution.html
最終的に、node,js コードで荒削りにされたコードは次のようになります。
var desiredMin = 1; //the desired minimum random result
var desiredMax = 50; //the desired maximum random result
var scale = 1; //Weibul scale parameter (1 provides an inverse result set)
var shape = 10; //Weibul shape parameter (how skewed the result set is)
//given an possible random range of {0,1} value calculate the minimum and maximum Weibull distribution values given current shape and scale parameters
var weibullMin = Math.pow((shape*scale), (-1*shape)) * Math.pow(.000001, shape -1) * Math.exp(Math.pow((.000001/scale), shape));
var weibullMax = Math.pow((shape*scale), (-1*shape)) * Math.pow(.999999, shape -1) * Math.exp(Math.pow((.999999/scale), shape));
//simulate 1000 random weibull values and write results to file
fileStream.once('open', function(fd) {
for(var i = 1; i <= 1000; i++) {
var r = Math.random();
var weibullRandom = Math.pow((shape*scale), (-1*shape)) * Math.pow(r, shape-1) * Math.exp(Math.pow((r/scale), shape)); //generate Weibull random value
var weibullRandomAdjusted = desiredMin + (desiredMax - desiredMin)*((weibullRandom-weibullMin) / (weibullMax - weibullMin)); //adjust Weibull random value so that it constrained into the desired min/max range
fileStream.write(weibullRandomAdjusted + "\n");
};
fileStream.end();
});
さまざまな「形状」値のコードを実行しましたが、必要な結果が正確に得られます。