我需要生成100个随机数,每个数的最大值是80;
我不知道如何将Poisson方法与等于28的期望值连接起来。
这意味着和是28 * 100 = 2800。所以M(x)是28。
但这意味着我需要追踪之前生成的每一个数字?
我注意到D(x)等于M(x),但是在一些例子中,这些值是不同的。
我找到了这个,它可以帮助我,但它不编译
const maxLimit = 80;
function poissonRandomNumber(lambda) {
var L = Math.exp(-lambda),
k = 0,
p = 1;
do {
k = k + 1;
目前,我有以下代码
def approx_binomial(n, p, size=None):
gaussian = np.random.normal(n*p, n*p*(1-p), size=size)
# Add the continuity correction to sample at the midpoint of each integral bin.
gaussian += 0.5
if size is not None:
binomial = gaussian.astype(np.int64)
else:
#
我想在C#中写一个方法,生成一个在[0:1]范围内具有高斯分布的随机数(提前在0-x中)。我找到了这段代码,但不能正常工作
Random rand = new Random(); //reuse this if you are generating many
double u1 = rand.NextDouble(); //these are uniform(0,1) random doubles
double u2 = rand.NextDouble();
double randStdNormal = Math.Abs( Math.Sqrt(-2.0 * Math.Log(u1)) *