Random.nextgaussian（）可以从均值和标准差不同的分布中采样值吗？
这是Java和基本数学问题的结合。Random.nextGaussian（）的文档指出，它是从均值0和标准偏差为1的正态分布中抽样的。如果我想从均值和方差不同的正态分布中抽样，该怎么办？
问题答案：
简短的答案是
Random r = new Random();
double mySample = r.nextGaussian()*desiredStandardDeviation+desiredMean;
例如，此答案在此处给出：http
:
//www.javamex.com/tutorials/random_numbers/gaussian_distribution_2.shtml
我真的不明白为什么会这样，但是在仔细研究之后，我想我已经知道了。采样点的平均值为0，标准差为1；这意味着原始样本也是其自己的z分数（https://en.wikipedia.org/wiki/Standard_score）。引自维基百科：“
z的绝对值表示原始分数和总体平均值之间的距离，以标准差为单位”。公式为z =（x-mean）/ stdev，因此默认值为z =
x。如果我们想保留样本的z分数，但更改均值和标准差，我们将怎么办？
z * stdev +均值= x’，其中z = x，x’表示具有期望均值和标准差的分布样本。
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我统一生成了随机数。现在我想使用高斯（正态分布）生成随机数。我不知道均值和标准差。我看过这篇文章:http://www.johndcook.com/cpp_tr1_random.html#normal,但它需要一个均值和标准差！我也知道Box-Muller变换是常用的。这正确地产生了正态分布的值。但我又不知道均值和标准偏差。请不要刺激。有人能帮忙吗？
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有一个函数，但它就像抽样一样，不是我想要的。
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