興味深い分布を持つテスト データの生成を検討しています。
一様分布と正規分布の生成方法は理解していますが、任意の関数を加重分布関数に変換するにはどうすればよいですか? 私の用語はここで間違っているかもしれません - 私は訂正を気にしません。
たとえば、時間の経過とともに一般的に増加する関数があるとしますが、周期的に循環します。「活動」は一般的に 1 年にわたって増加しますが、週末に急激に減少する週ごとのサイクルです。
関数は代数的である可能性がありますが、任意の関数 (離散/不連続範囲 (?) を持つ命令型 (?)) である場合は価値があります。
例のアクティビティ曲線が の場合、平均をf(t)作成f(t)して固定標準偏差を提供tできますが、分布も必要な場合はどのように選択すればよいでしょうか? を反復する必要はありません。適切な分布でランダムTに選択したいだけです。T
したがって、TestActivityGenerator() 関数は、たとえば、絶対的な日付範囲、週単位の別の曲線、1 日の時間単位の別の曲線の間の曲線のパラメータを取得し、適切な分布で DateTime を出力します。結果は特定の順序で生成されません。
別のシナリオは次のようなものです: たとえば、合成よりも素数を吐き出す可能性が 1.652 倍高い実数のジェネレーター。これにはトリックはありません-これを行うには簡単な方法がありますが、一般的な解決策を探しています。
ありがとう！
編集：タイトルの文言を変更して、問題を別の角度から見るようにしました-最適な曲線からその曲線と一致するランダムサンプルに戻るにはどうすればよいですか. 株式市場データのヒストグラムがある場合、実際のデータと同様に分布するデータを生成するにはどうすればよいですか? t他のランダム性テストに失敗するため、各 の平均値が同じペアワイズ値だけではありません。