均勻分布U a,b 均值和方差

驗證u(a,b)的均值是(a+b)/2

""

"2020/2/23
驗證u(a,b)的均值是不是(a+b)/2"""
from random import uniform
n = int(input(
'please enter the number of test: '
))# 試驗的次數（越多越趨於真實值）
a = float(input(
'please enter the lower bond:: '
))b = float(input(
'please enter the upper bond:: '
))sums = 0
for i in range(n):
sums += uniform(a,b)
print(
'均值是'+str(
'%.2f'%(sums/n))
)print(
'(a+b)/2的值是：%.2f'%((a+b)/2
))

please enter the number of test: 10000

please enter the lower bond: 2
please enter the upper bond: 10
均值是5.99
(a+b)/2的值是：6.00

""

"2020/2/27
驗證u(a,b)的方差是不是(a-b)**2/12"""
from random import uniform
n = int(input(
'please enter the number of test: '
))a = float(input(
'please enter the lower bond: '
))b = float(input(
'please enter the lower bond: '
))sums = 0
for i in range(n):
sums +=
(uniform(a,b)-(a+b)/2)**2
print(
'方差是'+str(
'%.2f'%(sums/n))
)print(
'(a-b)**2/12的值是：%.2f'%((
(a-b)**2
)/12))

please enter the number of test: 10000

please enter the lower bond: 2
please enter the lower bond: 20
方差是27.17
(a-b)**2/12的值是：27.00

C C 中均勻分布和Possion

泊松分布適合於描述單位時間內隨機事件發生的次數的概率分布。如某一服務設施在一定時間內受到的服務請求的次數，交換機接到呼叫的次數 汽車站台的候客人數 機器出現的故障數 自然災害發生的次數 dna序列的變異數 放射性原子核的衰變量等等。泊松分布的概率質量函式為 在產生泊松分布時，首先需要產生均勻分布，下...

均勻分布對映到任意分布

當我們想對某些特定的分布進行抽樣時，由於電腦演算法只能產生服從於均勻分布的偽隨機數，我們可以通過對映的方式來獲取特定分布的抽樣。於是引出下面的問題 假設隨機變數 x sim u 0,1 對於已知對映 y g x 我們知道如何計算 y 的概率密度函式。但是，如果我們已知的是 y 的概率密度函式 d y...

使用0 1分布構建均勻分布

1.有乙個隨機數發生器，能以概率p生成0，以概率1 p生成1，問如何做乙個隨機數發生器 使得生成0和1的概率相等。2.用上面那個生成0和1的概率相等的隨機數發生器，怎樣做乙個隨機數發生器使得它生成 的數在1 n之間均勻分布。第一題比較簡單，可以用原發生器周期性地產生2個數，直到生成01或者10。由於...