我正在尝试在Netlogo中找到一种方法（甚至更好的代码）来执行以下操作。感谢任何帮助（我总是可以尝试将代码从R或Matlab重写为Netlogo）：
我有5000美元，我希望在10 000名演员之间分配不同的beta版本。演员可能获得的最高金额为1美元。
基本上，我正在寻找一种方法，在[0,1]区间内按照不同的β分布为演员（10000名演员）生成随机数，其中分布式值的平均值保持等于0.5 。通过这种方式，人口的购买力（平均值为0.5的10000名参与者为5000美元）对于beta(1,1)（统一人口）以及beta(4,1)（富人口）仍然相等。 ）。
一个有5名演员分发2,5美元的例子：
beta(1,1) 0,5 - 0,5 - 0,5 - 0,5 - 0,5 (mean 0,5)
beta(4,1) 0,1 - 0,2 - 0,5 - 0,7 - 1,0 (mean 0,5)
我一直在想。如果没有明显的解决方案，可能以下方法可行。我们可以将beta(4,1)的频率分布形状写为y=ax^2+b，其值为a和b（均呈指数增长）。
在我的情况下，integral(0-1)的{{1}}应该是5000.使用y=ax^2+b和a的值可以给我b的形状。
0.1的演员数应该是beta(4,1)的{{1}}，其中integral(0-0.1)和y=ax^2+b是类似于beta的形状参数（4,1） 。
我的推理是否足够明确？有人可以推广这个推理吗？测试版分布与a，b，a的函数之间是否存在关联？