Question

我正在编写代码来创建模拟行为。作为其中的一部分，我知道我想每分钟模拟X事件。我不想每秒只做x / 60事件。相反，我想将这些事件分布在最终平均为x / 60的二项分布中。

这些是事件，所以我们只处理整数。当然，分配并不一定是完美的。只是比每天持续每秒N次更真实的东西。

两个问题：

1）是否有任何伪代码或公式可以帮助我更好地计算这些数据集，而不仅仅是我自己在excel中的调整？

2）是否有任何我误用的术语（可能都是）可以帮助我更好地找到答案？

谢谢！

Answer 1

你（可能）实际上要求泊松过程（不是二项式） - 分布当每单位时间发生事件的概率均匀时就会出现这种情况。这种分布在排队论中很多，所以那里的参考可以提供帮助。

生成这些内容的最简单方法是生成事件之间的时间间隔：

generate_time_interval_in_seconds( X=mean_events_per_minute )
    dt=-(60.0/X)*log( random_number_generator() )
    return dt

random_number_generator()在0-1中返回一个伪随机数。取-log(.)得到一个随机数，它是指数分布的，平均值为1。通过60.0/X对此进行缩放为我们提供了指数分布的变量，其均值是事件之间的平均间隔。

然后确定在这一分钟内发生了多少次：

count=0
T=generate_time_interval_in_seconds(X)
while( T<60.0)
   ++count
   T+=generate_time_interval_in_seconds(X)
return count