algorithm - 在具有正态分布的数据集中生成随机值的示例算法？

Question

我正在尝试生成一些具有简单非均匀概率的随机数来模拟逼真的数据以用于测试目的。我正在寻找一个接受 mu 和 sigma 作为参数并返回 x 的函数，其中 x 在某些范围内的可能性遵循标准钟形曲线或附近。它不需要非常精确甚至高效。生成的数据集不需要与我设置的 mu 和 sigma 完全匹配。我只是在寻找一个相对简单的非均匀随机数生成器。将可能的返回值集限制为整数就可以了。我已经看到很多建议，但似乎没有一个适合这个简单的案例。

Answer 1

Box-Muller transform简而言之:

首先从区间(0, 1)中得到两个独立均匀的随机数，称它们为U和V。

然后可以从公式中得到两个独立的单位正态分布的随机数

X = sqrt(-2 * log(U)) * cos(2 * pi * V);
Y = sqrt(-2 * log(U)) * sin(2 * pi * V);

这为您提供了 mu = 0，sigma = 1 的 iid 随机数；要设置 sigma = s，请将您的随机数乘以 s；要设置 mu = m，请将 m 添加到您的随机数。