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我正在一个项目中工作，我需要从头开始生成泊松、法线等变量。我知道在 Python 中有实现。我习惯于为几乎所有我编写的代码编写测试。
我想知道什么是测试这些功能的好习惯(如果有的话)？
最佳答案
我假设您的实现建立在您相信足够好的均匀分布伪数生成器之上(不仅是生成值的分布，还有它们顺序的随机性 - 参见 Diehard tests )。
您应该构建两个直方图:第一个，基于您的实现生成的值。第二个，基于可信的实现，或者更好——基于给定分布的每个直方图列中值计数的最大似然估计。
接下来，您可以使用紧 confidence interval 验证所有直方图列的计数是否匹配。 .
关于unit-testing - 单元测试概率分布有哪些好的做法？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9934903/
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