随机正态分布（高斯钟形曲线）？
例如，随机函数产生120个数字（0或1)，这些相加值的平均值必须接近60。
共有1个答案
我想知道JavaScript函数math.random是否是正态分布
随机不是正态分布（高斯钟形曲线）。从ES 2015,20.2.2.27“返回一个带正号的数值,大于或等于0但小于1,使用依赖于实现的算法或策略随机或伪随机选择,在该范围内近似均匀分布。该函数不接受参数。”因此，当n足够高时，我们将得到近似均匀的分布。区间中的所有值将具有相等的出现概率（平行于x轴的直线，表示介于0.0和1.0之间的数字）。
我怎样才能得到正态分布的数字
我想重建一台施密特机器（德国物理学家），机器产生0或1的随机数，它们必须是正态分布的，这样我就可以把它们绘制成高斯钟形曲线。
当我们只有两个值（0或1）时，高斯曲线看起来与均匀分布相同，有两个可能的值。这就是为什么一个简单的
function randomZero_One(){
return Math.round(Math.random());
}
就足够了。它将以近似相等的概率值0和1伪随机返回。
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本文向大家介绍JavaScript 高斯分布随机，包括了JavaScript 高斯分布随机的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 该函数应提供标准偏差接近0的随机数。从一副纸牌中拾取或模拟骰子掷骰时，这就是我们想要的。Math.random() 但是在大多数情况下，这是不现实的。在现实世界中，随机性倾向于聚集在一个共同的正常值附近。如果将其绘制在图形上，则会得到经典的钟形曲线或高斯分布。
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我设计了一个偏离中心的钟形曲线。试运行似乎给出了理想的结果，但我是否遗漏了什么？ 我发现了一个问题，认为会有帮助，但他们使用的是标准差。 随机正态分布（高斯钟形曲线）？ null
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从平均值0.5和标准差0.1的正态分布中得出伪随机数。 既然如此，下面的Matlab代码是否等价于从一个在0处截断的正态分布在1处进行采样？
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我正在尝试使用Matlab计算特定区域上双变量正态分布的概率。 假设随机变量服从标准正态分布，我想计算单位圆的质量。 我使用了以下代码： 我得到0.3935。我想知道这个结果是否正确。 有人能确认结果是正确的，或者指出我犯的错误吗？
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