Question

Random.nextGaussian（）应该给出随机数no.s，平均值为0，std偏差为1。它产生的许多nos超出了[-1，+ 1]的范围。我该如何设置，以便它只在-1到1的范围内给出正态分布的随机数。

Answer 1

平均值为0且标准差为1的高斯分布意味着分布的平均值为0，并且约70％的总体位于[-1,1]范围内。忽略超出范围的数字 - 它们在两边形成约16％的边缘。

也许更好的解决方案是使用mean=0和std.dev=0.5生成分发。这将为您提供大约96％的[-1,1]范围内的值的分布。

更好的解决方案是如上所述向后工作并使用大约的想法。 99.7％的值位于3-sigma范围内：使用std.dev = 1/3。这几乎会使您获得的不太有用的数量无效。当你得到一个，省略它。

当然，如果你正在研究数学密集型产品，那么所有这些都没有价值。

Answer 2

正态分布是否包含与平均值任意相距的数字，但概率越来越小？可能是您的愿望（正常且限于特定范围）不相容。

Answer 3

正态分布给出一个非零（但“变得非常小”）的概率，看到[-1，+ 1]之外的值无论你给出什么方差 - 你只是有效地压扁曲线。

你可以使用一个小的方差，然后通过一个地图运行结果，该地图裁剪任何小于-1到-1的东西，以及任何大于1比1的东西，但它（严格来说）不会是正态分布更多。

出于兴趣，你需要这个发行版什么？

Answer 4

使用您的参数进行高斯分布。密度为e ^（ - x ^ 2/2）。一般来说，它的形式为e ^（线性（x）+线性（x ^ 2）），这意味着你提供的任何设置，你都有可能获得非常大和非常小的数字。
您可能正在寻找其他分发。

Answer 5

1.0的标准差意味着许多值将位于[-1,1]范围之外。

如果你需要保持在这个范围内，你应该使用另一种方法，也许是nextDouble（）。

Answer 6

此代码将向控制台显示 count 个随机高斯数字（一行中有10个），然后显示一些统计数据（最低，最高和平均）。

如果您使用小计数编号进行尝试，随机数可能在[-1.0 ... + 1.0]范围内，平均值可以在[-0.1 ... +0.1]范围内。但是，如果 count 高于10.000，则随机数可能会落在[-4.0 ... +4.0]范围内（两端可能出现更多不可能的数字），尽管平均值可能在[ - 0.001 ... +0.001]（接近0）。

public static void main(String[] args) {
    int count = 20_000; // Generated random numbers
    double lowest = 0;  // For statistics
    double highest = 0;
    double average = 0;
    Random random = new Random();

    for (int i = 0; i < count; ++i) {
        double gaussian = random.nextGaussian();
        average += gaussian;
        lowest = Math.min(gaussian, lowest);
        highest = Math.max(gaussian, highest);
        if (i%10 == 0) { // New line
            System.out.println();
        }
        System.out.printf("%10.4f", gaussian);
    }
    // Display statistics
    System.out.println("\n\nNumber of generated random values following Gaussian distribution: " + count);
    System.out.printf("\nLowest value:  %10.4f\nHighest value: %10.4f\nAverage:       %10.4f", lowest, highest, (average/count));
}

Random.nextGaussian（）的问题

6 个答案: