ファンのスタジアムへの到着をシミュレートしようとしています。システム自体は問題ないと思いますが、ファンの到着は正規分布に従っています。
私の問題は次のとおりです。
100 分と 1000 人のファンのように到着する特定の時間があり、その分布に続く時間にファンの到着を生成する必要があります -> ファン x は 25 分に到着し、ファン y は 54 分に到着しました。
正規分布に従ってこれらの乱数を生成するにはどうすればよいですか?
私は Java でこれを行っており、 Random クラスnextGaussian()でメソッドを見つけましたが、私の状況でこれを使用する方法がわかりません。
誰かが私を啓発してもらえますか？
nextGaussian()は、平均 0 と標準偏差 1 の正規分布からサンプルを抽出するため、平均 1 時間と標準偏差 15 分が必要な場合は、 として呼び出す必要がありますnextGaussian()*15+60。
のドキュメントからRandom.nextGaussian()：
戻り値:
次の疑似乱数、この乱数ジェネレーターのシーケンスからの平均 0.0 および標準偏差 1.0 のガウス (「通常」) 分布の double 値
Apache math を使用することをお勧めします: http://commons.apache.org/math/。詳細については、こちらを参照してください: http://commons.apache.org/math/userguide/stat.html