生成R中某一极限内的正态分布
我想生成一个均值为120，标准差为20的正态分布。但是我需要将这些值限制在[0,150]。我该怎么办？
scores <- rnorm(1000, 120, 20)
共有1个答案
您可以使用递归方法代替while循环：
foo = function(n, m, v, up, down)
{
if(n==0) return(numeric(n))
vec = Filter(function(x) x>=down & x<=up, rnorm(n, m, v))
c(vec, foo(n-length(vec), m, v, up, down))
}
result = foo(1000, 120, 20, 150, 0)
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在我正在研究的一个软件（传感器模拟）中，我需要为模拟的传感器信号生成正态分布的噪声。我用了中心极限定理。我生成了20个随机数，并建立了一个平均值来逼近高斯分布。 所以我取“测量”信号，从到生成20个数字，并对它们进行平均。我把结果加到信号上就有噪声了。 现在，对于我的大学，我不得不用它的均值和方差来描述这个高斯分布。好的，mean将是0，但我完全不知道如何将程序中的noiseMax转换为方差。谷歌
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我正在做关于收入分配的项目……我想生成随机数据来测试这个理论。假设我有N=5个国家，每个国家有n=1000人口，我想为每个人口中的每个人生成随机收入（NORMAL DISTRIBUTION），收入约束在0到1之间，所有国家的均值和DIFFERENT均方差。我使用函数rNorm（n， Memex， sd）来做这件事。我知道统一分布（runif（n， min， max）有一些设置min， max的参数
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在随机收集来自独立来源的数据中，通常观察到数据的分布是正常的。 这意味着，在绘制水平轴上的变量的值和垂直轴中的值的计数时，我们得到一个钟形曲线。 曲线的中心代表数据集的平均值。 在图中，百分之五十的值位于平均值的左侧，另外五十分之一位于图的右侧。 统称为正态分布。 R有四个内置函数来生成正态分布。它们在下面描述 - 以下是上述函数中使用的参数的描述 - x - 是数字的向量。 p - 是概率向量。
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本文向大家介绍PHP实现无限极分类生成分类树的方法，包括了PHP实现无限极分类生成分类树的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了PHP实现无限极分类生成分类树的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 现在的分类数据库设计基本都是：每一个分类有一个id主键字段，一个pid指向父类的id，这样便可实现无限级分类，取出的数据就是如下的格式： 不多说，直接上处理代码： 测试运行： 运
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本文向大家介绍PHP超牛逼无限极分类生成树方法，包括了PHP超牛逼无限极分类生成树方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 你还在用浪费时间又浪费内存的递归遍历无限极分类吗，看了该篇文章，我觉得你应该换换了。 这是我在OSChina上看到的一段非常精简的PHP无限极分类生成树方法，巧在引用，整理分享了。 可以看到下面打印的结果： 上面生成树方法还可以精简到5行： 上面这种无限极分类数据树形结构