スタジアムへのファンの到着をシミュレーションしようとしています。システム自体は問題ないと思いますが、ファンの到着は正規分布に従います。
私の問題は次のとおりです:
到着には 100 分、ファン数 1000 人など特定の時間があり、ファン x は 25 分に到着、ファン y は 54 分に到着、などという分布に従って、ファンの到着を時間ごとに生成する必要があります。
正規分布に従ってこれらの乱数を生成するにはどうすればよいですか?
私はJavaでこれをやっていてnextGaussian()、ランダムクラスですが、私の状況ではこれをどのように使用すればよいかわかりません。
誰か私に教えてくれませんか？
ベストアンサー1
nextGaussian()は平均 0、標準偏差 1 の正規分布からサンプルを抽出します。したがって、平均 1 時間、標準偏差 15 分が必要な場合は、 として呼び出す必要がありますnextGaussian()*15+60。
からドキュメントRandom.nextGaussian():
戻り値:
この乱数ジェネレータのシーケンスから、平均 0.0、標準偏差 1.0 のガウス (「正規」) 分布の次の疑似乱数 double 値を返します。