大家都知道Math.random是 javascript 中返回伪随机数的函数，但查看 MDN，The Math.random() function returns a floating-point, pseudo-random number in the range [0, 1) that is, from 0 (inclusive) up to but not
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2024-07-29 15:41:10
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# Java实现随机正态分布
## 步骤概览
为了实现Java中的随机正态分布，我们可以按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 导入相应的包 |
| 2. | 创建随机数生成器对象 |
| 3. | 设置随机数生成器的种子 |
| 4. | 生成随机的正态分布数值 |
让我们逐步来看每个步骤应该如何实
原创
2023-08-17 07:10:00
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Java 高斯分布随机数用Random类中的nextGaussian()方法，可以产生标准正态分布的随机数，其中均值为0，方差为1.而对于\[N(a,\sigma^2)\]即均值为a,标准差为\(\sigma\)的正态分布而言， 使用：\(\sigma\)*random.nextGaussian()+a; 即可. 再具体使用时，注意自己算的是标准差还是方差。Random r = new Rando
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2023-07-08 14:15:04
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说明github学习中看到的高质量代码，只需要给入数据即可生成正态分布图，原生js加vue编写。先看效果图<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="refresh" content="">
&l
几种分布概述(正态分布/卡方分布/F分布/T分布)搞清楚了下面的几种分布，在置信区间估计、显著性检验等问题中就会收到事半功倍的效果。come on~！正态分布：正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussiandistribution)，若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标
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2024-05-07 14:54:22
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numpy.random包含多种概率分布的随机样本，是数据分析辅助的重点工具之一。1.生成标准正态分布# 随机数生成
samples = np.random.normal(size=(4,4))
print(samples)
# 生成一个标准正态分布的4*4样本值运行结果：[[ 1.39503381e+00 -8.78976381e-01 -3.91561368e-01 1.53535114e
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2023-07-22 19:01:09
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K-S 检验即Kolmogorov-Smirnov Test:The Kolmogorov-Smirnov test (KS-test) tries to determine if two datasets differ significantly. The KS-test has the advantage of making no assumption about the distributi
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2023-10-04 08:33:05
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项目中遇到了用java计算二维标准正态分布累计函数。网上了查了好久才找到解决的方法，特此记录下来。问题描述：求解二维标准正态分布累计函数M(a,b:ρ),其中，a,b分别为两个变量的最大取值。ρ为a和b的相关系数。 运用Matlabl里面的mvncdf进行计算，得到结果。
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2018-08-06 14:44:00
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## Java正态分布随机数
### 介绍
正态分布（又称高斯分布）是统计学中最常用的分布之一，它在自然界和社会科学中广泛应用。在Java中，我们可以使用`java.util.Random`类的`nextGaussian()`方法生成符合正态分布的随机数。
### 正态分布
正态分布是一种连续概率分布，它的概率密度函数可以用以下公式表示：
```
f(x) = (1 / (σ * sqr
原创
2023-11-21 06:05:18
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java.util.Random里的nextGaussian()，生成的数值符合均值为0方差为1的高斯/正态分布，即符合标准正态分布。产生数字的范围：任何数都有可能，不过在0左右的数字较多。产生N(a,b)的数：Math.sqrt(b)*random.nextGaussian()+ajdk实现: (Math中地方法都是调用StrictMath来实现的)private double ne
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2023-07-28 11:21:02
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今天的笔记内容是R语言中数据创建、随机自动生成、查看、转化相关基础知识。包括cbind、rbind、rnorm、runif、rep、dim、apply、str等的用法。R语言数据处理基础笔记创建数据正态分布
随机正态分布数据可以用rnorm函数生成，下面生成8个随机数值，平均值为1，标准差为2> rnorm(8,mean=1,sd=2)
[1]
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2023-06-16 20:16:14
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随机数在软件设计领域中得到很广泛的应用。伪随机数是指用数学递推公式所产生的随机数,获取这种数的最简单和最自然的方法是利用计算机语言的函数库提供的随机数发生器。不同的开发环境提供的生成随机数的函数和方法不一样。其中应用得最为广泛、研究最彻底的一个算法即线性同余法。Java作为一种应用广泛的面向对象的编程开发语言,对随机数生成提供了多种途径,以适应各种不同的设计要求。1Java中伪随机数生成机制1.1
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2023-12-11 11:16:31
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文章目录一. java.lang.Math.Random二. java.util.Random 一. java.lang.Math.Random作用：返回带正号的double值，返回值是一个伪随机选择的数，在该范围内（近似）均匀分布。 范围：[0.0,1.0)的左闭右开区间 原理：Math.Random内部是调用的Java.util.Random无参构造器实现的代码:package Java_s
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2024-04-19 13:33:17
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标准正态分布函数数值表标准正态分布表 x0.000.010.020.030.040.050.060.070.080.090.00.10.20.30.40.50.60.70.80.91.01.11.21.31.41.51.61.71.81.92.02.12.22.32.42.52.62.72.82.90.500 00.539 80.579 30.617 90.655 40.691 50
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2024-07-06 06:59:13
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概率统计思维1、随机变量2、概率分布3、离散概率分布4、连续概率分布什么是随机变量？随机变量是指随机事件的数量表现。例如，对于随机事件“明天是否下雨”，其结果是下雨或者不下雨，我们可以将下雨定义为1，不下雨定义为0，那么这里所说的明天是否下雨的结果就是随机变量，它的取值是0和1。什么是概率分布？数据在统计图中的形状，叫做它的分布，概率分布就是随机事件发生的各种概率在统计图中的形状。离散概率分布和连
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2024-07-01 21:25:34
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随机正态分布本文采用Python库numpy生成随机正态分布。其中均值和方差均使用伪随机生成方式。代码如下import numpy as np
#使用np.eye(2)生成单位矩阵,然后乘以一个随机生成得均匀分布值组成单位矩阵得值
x0 = np.random.multivariate_normal(np.random.uniform(-50,50,2), np.eye(2)*np.random.
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2023-07-06 22:48:40
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最近编程的时候遇到一个问题，需要用c++来产生一个满足正态分布的的随机数，用c++产生一个均匀分布的随机数很容易，但是满足正态分布还是有点懵逼的。然后就在网上搜一些资料，发现有三种方法可以产生正态分布的随机数。但是看别人从理论上的推导，感觉还是没有说清楚，我想写写关于我自己对于这三种方法的理解！！方法一： 利用分布函数的反函数来求取 在讲这个方法前，我要先证明一个定理：就是任何分布函数的概率都服从
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2024-04-09 14:09:54
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C语言程序产生正态分布随机数 目录C语言程序产生正态分布随机数**中心极限定理（大数定理）****Hasiting有理逼近法：****反函数产生给定分布的随机数法：****Box-Muller法得到服从正态分布的随机数：****matlab 验证生成随机数文档数据正确性****c 语言验证生成随机数文档数据正确性****c语言根据给出区间宽度对随机数画直方图****总结：** （1）给出正态分布随
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2023-12-27 12:05:19
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# Java数组的定义与随机赋值：正态分布的应用
在Java编程中，数组是一种重要的数据结构，可以存储多个相同类型的元素。在许多实际应用中，数据的分布是随机的，而正态分布（也称为高斯分布）是最常见的概率分布之一。本文将介绍如何在Java中定义数组，并利用正态分布生成随机值填充该数组。
## 1. 数组的定义与初始化
在Java中，数组的定义和初始化非常简单。我们可以使用以下语法来声明一个数组
一、为什么需要服从正态分布的随机函数一般我们经常使用的随机数函数 Math.random() 产生的是服从均匀分布的随机数，能够模拟等概率出现的情况，例如 扔一个骰子，1到6点的概率应该相等，但现实生活中更多的随机现象是符合正态分布的，例如20岁成年人的体重分布等。 假如我们在制作一个游戏，要随机设定许许多多 NPC 的身高，如果还用Math.random()，生成从140
