如何在C或C++中正常分布后轻松生成随机数？
我不想使用Boost.
我知道Knuth详细谈论了这个问题,但我现在还没有他的书.
.NET的标准库中是否有一个类可以创建遵循高斯分布的随机变量的功能？
如何将均匀分布(大多数随机数生成器产生,例如介于0.0和1.0之间)转换为正态分布？如果我想要选择的平均值和标准偏差怎么办？
有人可以帮我填写R中的以下功能:
#data is a single vector of decimal values
normally.distributed <- function(data) {
if(data is normal)
return(TRUE)
else
return(NO)
}
如何计算Python中正态分布的累积分布函数(CDF)的倒数？
我应该使用哪个库？可能是scipy？
我想生成100个正态分布的随机数(μ= 10,σ= 7),然后绘制这些数字的数量图.
如何在Excel 2010中生成具有特定分布的随机数？
还有一个问题:
例如,当我生成20个随机数时RANDBETWEEN(Bottom,Top),每次重新计算时数字都会改变.我该如何防止这种情况发生？
我正试图模拟球迷到达体育场的过程.系统本身,我相信它不会是一个问题,但是,粉丝的到来遵循正常的分布.
我的问题是:
我有一段时间来到达,如100分钟和1000名粉丝,我需要在分发之后一次产生粉丝的到来,例如 - >粉丝x到达25分钟,粉丝到达54分钟,依此类推.
如何在正态分布后生成这些随机数？
我在Java中这样做,并nextGaussian()在Random类中找到了该方法,但我不确定如何在我的情况下使用它.
有人可以赐教吗？
我想生成一个范围(n到m,例如100到150)的随机数,但是我希望结果不是纯随机的,而是基于正态分布.
我的意思是,通常我希望数字"聚集"在125左右.
我发现这个随机数字包似乎有很多我需要的东西:http://codeproject.com/KB/recipes/Random.aspx
它支持各种随机生成器(包括mersiene twister),并可以将生成器应用于分发.
但我很困惑,如果我使用正态分布生成器,随机数从大约-6到+8(显然真正的范围是float.min到float.max).
如何扩展到我要求的范围？
我一直在寻找一种方便的方法来从多元正态分布中进行采样.有没有人知道有一个现成的代码片段可以做到这一点？对于矩阵/向量,我更喜欢使用Boost或Eigen或我不熟悉的另一个现象库,但我可以使用GSL.如果方法接受非负 -无限协方差矩阵而不是要求正定(例如,与Cholesky分解一样),我也会喜欢它.这存在于MATLAB,NumPy等中,但我很难找到现成的C/C++解决方案.
如果我必须自己实施,我会发牢骚但这没关系.如果我这样做,维基百科听起来就像我应该的那样
我希望这能很快发挥作用.有人有直觉知道何时值得检查协方差矩阵是否为正,如果是,请使用Cholesky代替？
我想进行Shapiro-Wilk常态测试.我的数据是csv格式.它看起来像这样:
heisenberg
HWWIchg
1 -15.60
2 -21.60
3 -19.50
4 -19.10
5 -20.90
6 -20.70
7 -19.30
8 -18.30
9 -15.10
但是,当我进行测试时,我得到:
shapiro.test(heisenberg)
为什么不选择正确的列以及如何做到这一点？谢谢你的回复!!!