「java模拟正态分布」java 正态分布

今天给各位分享java模拟正态分布的知识，其中也会对java 正态分布进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、请教大虾，怎样在java中实现正态分布
• 2、如何在java中拟合正态分布
• 3、怎样用java编写一个程序可以产生随机的一组正态分布的程序，求详细的代码
• 4、Java如何设置标准正态分布函数？
• 5、java编出正态分布的方法

请教大虾，怎样在java中实现正态分布

import java.util.*;  

public class Test {  

    public static void main(String[] args) {  

        double zhengtai0_1;  

        java.util.Random r = new java.util.Random();  

        for(int i=0;i20; i++) {  

            zhengtai0_1 = r.nextGaussian();  

            System.out.println(zhengtai0_1);              

        }  

    }  

}

如何在java中拟合正态分布

% 设数据为x % 第一步, 计算均值, 计算样本标准差 len = length(x); avg = mean(x); s = sum((x-avg).^2)/(len-1) % 第二步, 将上面结果代入高斯分布公式 % 第三步, 画出图形.

怎样用java编写一个程序可以产生随机的一组正态分布的程序，求详细的代码

java.util.Random里的nextGaussian()，生成的数值符合均值为0方差为1的高斯/正态分布，即符合标准正态分布。

产生数字的范围：任何数都有可能，不过在0左右的数字较多。

产生N(a,b)的数：Math.sqrt(b)*random.nextGaussian()+a； 即均值为a，方差为b的随机数

Java如何设置标准正态分布函数？

没办法求出函数,,只能使用

数值积分

法

简单的写法效率非常低,要想效率比较高就得专门研究高级的数值积分算法

我建议你使用查表法,就是把标准正态分布表硬编码直接写到程序里,然后查表

我

看了一下,表中一共就30*10=300个数(当然只是一半)

查表的速度绝对无与伦比的快

给你一个效率不高的办法

public

static

double

y(double

x)

{

return

1

/

math.sqrt(2

*

math.pi)

*

math.pow(math.e,

-x

*

x

/

2);

}

public

static

double

fai(double

x)

{

if

(x

-3.9)

{

return

0;

}

else

if

(x

3.9)

{

return

1;

}

double

f

=

0;

double

pc

=

-5;

double

step

=

0.00001;

for

(double

i

=

pc;

i

x;

i

+=

step)

f

+=

y(i)

*

step;

return

f;

}

java编出正态分布的方法

　* 标准正态分布分布函数。

* 入口参数u。 任意实数。 返回标准正态分布概率密度。

先是考虑把正态分布的那张表搞到程序中，通过查表的方式，小数点三位后面多出来的值使用公式来计算

正态分布中一些值得注意的量：

密度函数关于平均值对称

平均值与它的众数（statistical mode）以及中位数（median）同一数值。

函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。

java

public double nextDouble() {

return (((long)(next(26)) 27) + next(27))

/ (double)(1L 53);

}

private double nextNextGaussian;

private boolean haveNextNextGaussian = false;

synchronized public double nextGaussian() {

// See Knuth, ACP, Section 3.4.1 Algorithm C.

if (haveNextNextGaussian) {

haveNextNextGaussian = false;

return nextNextGaussian;

} else {

double v1, v2, s;

do {

v1 = 2 * nextDouble() - 1; // between -1 and 1

v2 = 2 * nextDouble() - 1; // between -1 and 1

s = v1 * v1 + v2 * v2;

} while (s = 1 || s == 0);

double multiplier = StrictMath.sqrt(-2 * StrictMath.log(s)/s);

nextNextGaussian = v2 * multiplier;

haveNextNextGaussian

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