我想创建一个接受Double mean
,Double deviation
的函数,并返回一个正态分布的随机数。
示例:如果我传入5.00作为平均值而2.00作为偏差,68%的时间我会得到一个介于3.00和7.00之间的数字
我的统计数据有点弱......任何人都知道我应该如何处理这个问题?我的实现将是C#2.0,但只要数学函数是标准的,就可以用您选择的语言回答。
我认为this可能实际上就是我想要的。有任何帮助将其转换为代码吗?
提前感谢您的帮助。
答案 0 :(得分:21)
请参阅此CodeProject文章:Simple Random Number Generation。代码非常短,它可以从均匀分布,正态分布和指数分布生成样本。
答案 1 :(得分:12)
您可能对Math.NET感兴趣,特别是Numerics包。
警告:数字包以.NET 3.5为目标。如果您的目标是早期版本,则可能需要使用Iridium包...
答案 2 :(得分:7)
这是一些返回两个值(rand1和rand2)的C,只是因为算法有效地这样做了。它是Box-Muller transform的极性形式。
void RandVal (double mean1, double sigma1, double *rand1, double mean2, double sigma2, double *rand2)
{
double u1, u2, v1, v2, s, z1, z2;
do {
u1 = Random (0., 1.); // a uniform random number from 0 to 1
u2 = Random (0., 1.);
v1 = 2.*u1 - 1.;
v2 = 2.*u2 - 1.;
s = v1*v1 + v2*v2;
} while (s > 1. || s==0.);
z1 = sqrt (-2.*log(s)/s)*v1;
z2 = sqrt (-2.*log(s)/s)*v2;
*rand1 = (z1*sigma1 + mean1);
*rand2 = (z2*sigma2 + mean2);
return;
}
答案 3 :(得分:5)
答案 4 :(得分:2)
抱歉,我没有任何代码,但我可以指向some algorithms on Wikipedia。我猜你选择的算法取决于你想要它的准确程度以及它需要多快。
答案 5 :(得分:1)
对于那些引用这个问题的人来说,一个简单的解决方案可能是:
Random rand = new Random();
double normRand = alglib.invnormaldistribution(rand.NextDouble())
根据需要按mu和sigma缩放。
alglib库可在www.alglib.net
答案 6 :(得分:0)
MetaNumerics库,也是.NET,将超快速地计算正态分布(以及统计中的任何其他内容)。有关更多详细信息,请查看功能页面。 Codeplex页面位于:http://metanumerics.codeplex.com/。
答案 7 :(得分:0)
来自第二个答案
public static double GenerateRandomVariant(double mean,double deviation,System.Random rand=null, int factor=1)
{
rand = rand ?? new Random();
double randNormal=(MathNet.Numerics.Distributions.Normal.Sample(rand, mean , deviation));
return factor * randNormal;
}
从最高回答通过链接(两倍快?)
by u / yoyoyoyosef Random Gaussian Variables public static double GenerateRandomVariant(double mean, double deviation, System.Random rand=null, int factor = 1)
{
rand = rand ?? new Random();
double u1 = 1.0 - rand.NextDouble(); //uniform(0,1] random doubles
double u2 = 1.0 - rand.NextDouble();
double randStdNormal = Math.Sqrt(-2.0 * Math.Log(u1)) *
Math.Sin(2.0 * Math.PI * u2); //random normal(0,1)
double randNormal=(
mean + deviation * randStdNormal); //random normal(mean,stdDev^2)
return randNormal * factor;
}
答案 8 :(得分:-1)
我知道这篇文章有点旧,但我想分享我昨天创建的一个小项目。 我认为更简单的方法是使用C ++ 11并在托管C ++中创建.dll。 它有一个link来源和一个包含已编译的dll的zip。
我制作的代码:
// NormalDistributionRandom.h
#include <random>
#pragma once
using namespace System;
namespace NormalDistribution
{
class _NormalDistributionRandom
{
std::default_random_engine engine;
std::normal_distribution<double> distribution;
public:
_NormalDistributionRandom(double mean, double deviation) : distribution(mean, deviation)
{
}
double Next()
{
return distribution(engine);
}
};
public ref class NormalDistributionRandom
{
private:
void* Distribution;
public:
NormalDistributionRandom( double mean, double deviation)
{
Distribution = new _NormalDistributionRandom(mean, deviation);
}
double Next()
{
return ((_NormalDistributionRandom*)Distribution)->Next();
}
~NormalDistributionRandom()
{
this->!NormalDistributionRandom();
}
protected:
!NormalDistributionRandom()
{
if (Distribution != nullptr)
{
delete (_NormalDistributionRandom*)Distribution;
Distribution = nullptr;
}
}
};
}