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ウィキペディアからのこの写真には、私が理想的に生成したい種類の関数の良い例があります。

擬似ガウス分布

現在、ガウス分布の多項式近似であるアーウィン ホール分布を使用しています。反復回数が多いほど、ガウス分布に近くなります。

とてもいいです。ただし、平均を変えることができるものを用意したいと思います。たとえば、範囲 0 から 10 の間で、7前後の数値が必要だとしましょう。同様に、(この関数を複数回繰り返した場合) 平均は 7 になりますが、実際の範囲は 0 から 10 です。

調べる必要があるものはありますか、それとも標準的なガウス分布でいくつかの凝った数学を行う必要がありますか?

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あなたの質問には矛盾があります。一方の側からは、その性質上対称的な正規分布が必要であり、もう一方の側からは、平均値に非対称に配置された範囲が必要です。

ベルカーブに似ているが非対称である他の分布密度関数を調べてみるべきだと思います。ログ配布やベータ配布のように。

于 2010-05-14T07:06:30.667 に答える
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通常のランダム変量の生成を調べてください。正規確率変数X=N（0,1）のペアを生成し、それを任意の正規確率変数Y = N（m、s）（Y = m + s * X）に変換できます。

于 2010-05-18T16:22:55.903 に答える
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切り捨てられた正規分布は、医師が指示したとおりの分布のようです。それ自体は「計算的に単純」ではありませんが、正規分布の既存の実装があれば実装は簡単です。

必要な平均、必要な標準偏差、および必要な場所の両端で分布を生成するだけです。基になる (切り捨てられていない) 正規分布の平均と標準偏差を計算して、必要な TN の平均を取得するために、事前にいくつかの作業を行う必要がありますが、その記事の数式を使用できます。また、この方法を使用して分散も調整できることに注意してください:)

PDF、CDF、およびサンプリングを使用して、この分布の正確な (遅い) 実装と迅速な (あまり正確でない) 実装のJava コード (Commons Math フレームワークに基づく) があります。

于 2013-01-25T08:10:16.500 に答える