問題タブ [uniform-distribution]

私はk>2一様な独立確率変数を持ってupperおりlower 、たとえば次X~U[-1,1], Y~U[0,1],Z~U[-1,0]のように異なります。

たとえばRV=X+Y+Z、あるスカラーよりも大きい確率によって与えられる RV を計算する必要があります。を使用して計算できる簡単な方法はありますか。確率変数の配列があり、これらの変数の可能な組み合わせごとにこれを計算する必要があります。したがって、サンプリング ルートを回避しようとしています。xx=0.2Pr(RV>x)R>1000

1000それぞれ乱数に基づいて計算を行う必要があります。実行全体が再現可能である必要があります。

シングルスレッド環境では、シードに基づいてランダムを作成し、それを各計算に使用します。

私が10スレッドを持っているマルチスレッド環境では、シードされたランダムシードスレッドランダムがあります：

これは良い考えですか？それはまだ一般的に均等に分散されたランダムですか? それぞれthreadRandomが で種付けされているというinitRandomことは、一様分布を崩していませんか？

再現可能な理由から、1 つのグローバル ランダムを共有することはできません。実行によっては、一部のスレッドが他のスレッドよりも高速に実行される可能性があるため、常に同じ順序でグローバル ランダムを呼び出すとは限らないためです (競合によってパフォーマンスが低下する可能性があります)。

R で実行すると、 0.1 から 0.0001 の間で

runif(100,max=0.1, min=1e-10)

100 個の一様分布確率変数が得られます。したがって、0.0001 と最小値 ( ) の間にランダムな値はありません。間隔全体(最小値と最大値の間)で均一な確率変数を生成する方法は?min=1e-10

Matlabでは、この関数

結果：

0 から 1 までの一様に分布した乱数の 5 行 5 列の行列を生成するために使用されます。

Delphiで同等の機能は何ですか?

サンプルA（n = 25）が均一に分布しているかどうかを確認したいと思います。Pythonでそれを確認する方法は次のとおりです。

これは、(0.2222222222222221, 0.144999771178796239) を返します。つまり、p 値が ~0.15 の場合、検定ではサンプル A が一様分布に由来することを拒否できません。

Rで同じものを計算する方法は次のとおりです。

結果: D = 0.32、p 値 = 0.01195。R を使用すると、通常の有意水準 0.05 で帰無仮説を棄却する必要があります (!!!)

ドキュメントを正しく読んだ場合、両方の関数がデフォルトで両側テストを実行します。また、KS テストは主に連続変数を対象としていることがわかりましたが、これで Python と R によって生成される対照的な近似を説明できますか? あるいは、構文に重大な誤りがありますか?

rand() mod n は偏った結果になると言われたので、それを確認するためにこのコードを作成しようとしました。s1 から 1 までの数値を生成lし、発生順に並べ替えます。

このコードを実行すると、rand() から予想されるバイアスを見つけることができます。

Hoover 私はmt19937and とほとんど同じ結果を得ていuniform_int_distributionます! ここで何が問題なのですか？均一であってはいけませんか、それともテストは役に立ちませんか?

を使用して、php の一様分布から乱数を生成しようとしてい$group = rand(0,8)ます。実験を約 200 回実行したところ、次の分布が得られました。これは、すべてのグループが選択される確率が等しいわけではないことを示しています。

ここでディスカッションスレッドPHP: rand() or array_rand problemを読みましたが、この質問をする唯一の理由は、私が php を初めて使用し、使用する必要があるかどうかわからないためです。

• random_int() http://php.net/manual/en/function.random-int.php
• stats_rand_gen_iuniform() http://php.net/manual/en/function.stats-rand-gen-iuniform.php
• それとも何か？