Javaで最大、最小、平均（平均）で乱数を生成する

StackOverflow https://stackoverflow.com/questions/5314323

質問

次のプロパティで乱数を生成する必要があります。

分は200でなければなりません

Maxは20000でなければなりません

平均（平均）は500です。

オプション：75パーセンタイルは5000です

間違いなくそれは均一な分布でも、ガウスでもありません。左の歪みを与える必要があります。

役に立ちましたか？

解決

Javaランダムは、通常の（ガウス）分布のみを提供するため、おそらく機能しません。

おそらく探しているのはF分布です（以下を参照）。おそらく、Distlibライブラリを使用できます ここ を選択します f分布. 。使用できます ランダム 乱数を取得する方法。

enter image description here

他のヒント

言う X ターゲット変数は、実行して範囲を正規化できます Y=(X-200)/(20000-200). 。だから今あなたはいくつか欲しいです Y 値を取得するランダム変数 [0,1] 平均で (500-200)/(20000-200)=1/66.

あなたには多くの選択肢があり、最も自然なものは私には思えます ベータ分布, Y ~ Beta(a,b) と a/(a+b) = 1/66 - 追加の自由度があり、最後の四分位の要件に合わせて選択できます。

その後、xをasに返すだけです Y*(20000-200)+200

ベータランダム変数を生成するには、使用できます Apache Commons または参照してください ここ.

これはあなたが探している答えではないかもしれませんが、3つの均一な分布を持つ特定のケース：

Uniform distributions（左側の数字を無視しますが、スケーリングすることです！）

public int generate() {
  if(random(0, 65) == 0) {
    // 50-100 percentile

    if(random(1, 13) > 3) {
      // 50-75 percentile
      return random(500, 5000);
    } else {
      // 75-100 percentile
      return random(5000, 20000);
    }

  } else {
    // 0-50 percentile
    return random(200, 500);
  }
}

数字を手に入れた方法

まず、曲線下の面積は200〜500〜500-20000の間で等しくなります。これは、高さの関係があることを意味します 300 * leftHeight == 19500 * rightHeight 作り leftHeight == 65 * rightHeight

これにより、1/66の右を選択するチャンスがあり、65/66のチャンスが左に選ばれます。

次に、比率が 500-5000 chance == 5000-20000 chance * 10 / 3. 。繰り返しますが、これは、50〜75パーセンタイルに参加する10/13のチャンスがあり、3/13が75-100になるチャンスがあることを意味します。

@stasへの称賛 - 私は彼の「包括的ランダム」機能を使用しています。

そして、はい、この方法は個別の数字で動作し、私の計算が継続的であったため、私の数字が間違っていることに気付きます。誰かが私の国境のケースを修正できればいいでしょう。

0; 1]で動作する関数fを使用できます。

Integral(f(x)dx) on [0;1] = 500
f(0) = 200
f(0.75) = 5000
f(1) = 20000

フォームの関数を推測します 

f(x) = a*exp(x) + b*x + c

解決策かもしれませんが、関連システムを解決するだけです。

それから、あなたはします f(uniform_random(0,1)) そして、あなたはそこにいます！

パート分布 （また ベータパート分布）は、最小および最大および推定モードを取得するように設計されています。これは、三角形の分布の「スムーズな」バージョンであり、その分布から乱数を生成することは、次のように実装できます。

startpt + (endpt - startpt) * 
     BetaDist(1.0 + (midpt - startpt) * shape / (endpt - startpt), 
          1.0 + (endpt - midpt) * shape / (endpt - startpt))

どこ-

  • startpt 最小です、
  • midpt モードです（必ずしも平均または平均ではありません）、
  • endpt 最大です、
  • shape 数は0以上ですが、通常は4です。
  • BetaDist(X, Y) パラメーターを使用してベータ分布から乱数を返します X と Y.

既知の平均が与えられた（mean), midpt 以下で計算できます。

3 * mean / 2 - (startpt + endpt) / 4
ライセンス： CC-BY-SA と 帰属
所属していません StackOverflow
scroll top