有没有办法随机生成一组正数，使其具有所需的平均值和标准差？
我有一个算法来生成具有高斯分布的数字，但我不知道如何以保留平均值和标准差的方式处理负数。
看起来泊松分布可能是一个很好的近似值，但它只需要一个平均值。
编辑：回复中有一些混乱，所以我会尽力澄清。
我有一组数字，可以给出平均值和标准差。我想生成一组大小相同且具有相同平均值和标准差的数字。通常，我会使用高斯分布来执行此操作，但在这种情况下，我有一个额外的约束，即所有值必须大于零。
我正在寻找的算法不需要是基于高斯的（从到目前为止的评论来看，它可能不应该是）并且不需要是完美的。结果数字集的平均值/标准差是否略有不同并不重要——我只想要通常在大致范围内的东西。
您可能正在寻找对数正态分布，正如大卫·诺曼所建议的那样，或者也许指数 http://en.wikipedia.org/wiki/Exponential_distribution, binomial http://en.wikipedia.org/wiki/Binomial_distribution，或其他一些分布。如果您有一种算法来生成一种分布，那么它可能不适合生成符合另一种分布的数字。但只有你知道你的数字是如何分布的。
对于正态分布，随机变量的范围是从负无穷大到正无穷大，因此如果您仅寻找正数，那么它不是高斯分布。
不同的分布也具有独特的属性，例如，对于泊松分布，标准差始终等于平均值。 （这就是为什么你的库函数不询问标准差参数，只询问平均值）。
在最坏的情况下，您可以生成 0 到 1 之间的随机实数并自行计算概率密度函数。 （根据发行版的不同，这可能说起来容易做起来难）。
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
