Java中利用Math.random()产生服从泊松分布的随机数
2017-08-04 12:55
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众所周知。Java的Math.random()产生的是服从均匀分布的随机数,可是其它分布的应用也相当广泛,比如泊松分布和高斯分布(正态分布)。而这些分布Java没有非常好的提供(高斯分布能够利用Random类),我们须要自己编写。
首先是泊松分布,这是一个离散型的随机变量分布。比較好弄,此外比如考察一些到达事件的概率时,通常服从泊松分布,因此该分布相当有用。在開始编写之前,先感谢知乎一位大神的科普知识。如果有一个服从均匀分布的随机变量。u~U[0,1],F(x)为随机变量x的累计分布函数,那么F-1(u)的变量服从F分布。即F的逆函数是服从F的随机变量。代码例如以下:
计算过lamda分别为1,4,10的分布,产生1000个随机数。跟维基百科的概率密度分布曲线相似,该方法应该有效。
正态分布因为是连续变量的分布。所以求其随机变量比較困难,但能够利用中心极限定理产生,下次再说吧。
首先是泊松分布,这是一个离散型的随机变量分布。比較好弄,此外比如考察一些到达事件的概率时,通常服从泊松分布,因此该分布相当有用。在開始编写之前,先感谢知乎一位大神的科普知识。如果有一个服从均匀分布的随机变量。u~U[0,1],F(x)为随机变量x的累计分布函数,那么F-1(u)的变量服从F分布。即F的逆函数是服从F的随机变量。代码例如以下:
<span style="white-space:pre"> </span>private static int getPossionVariable(double lamda) { int x = 0; double y = Math.random(), cdf = getPossionProbability(x, lamda); while (cdf < y) { x++; cdf += getPossionProbability(x, lamda); } return x; } private static double getPossionProbability(int k, double lamda) { double c = Math.exp(-lamda), sum = 1; for (int i = 1; i <= k; i++) { sum *= lamda / i; } return sum * c; }
计算过lamda分别为1,4,10的分布,产生1000个随机数。跟维基百科的概率密度分布曲线相似,该方法应该有效。
正态分布因为是连续变量的分布。所以求其随机变量比較困难,但能够利用中心极限定理产生,下次再说吧。
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