随机正态分布数字中的偏差（javascript）

我在生成正态分布随机数（μ=0σ=1）时遇到问题 使用JavaScript

我尝试过Box-Muller的方法和ziggurat，但生成的数字序列的平均值为0.0015或-0.0018-离零很远！！超过500000个随机生成的数字这是一个大问题。它应该接近于零，类似于0.000000000001

我无法确定这是一个方法问题，还是JavaScript内置的

Math.random（）

生成的数字不是完全均匀分布的

有人发现过类似的问题吗

在这里您可以找到ziggurat功能：

下面是Box Muller的代码：

function rnd_bmt() {
    var x = 0, y = 0, rds, c;

    // Get two random numbers from -1 to 1.
    // If the radius is zero or greater than 1, throw them out and pick two
    // new ones. Rejection sampling throws away about 20% of the pairs.
    do {
        x = Math.random()*2-1;
        y = Math.random()*2-1;
        rds = x*x + y*y;
    }
    while (rds === 0 || rds > 1) 

    // This magic is the Box-Muller Transform
    c = Math.sqrt(-2*Math.log(rds)/rds);

    // It always creates a pair of numbers. I'll return them in an array. 
    // This function is quite efficient so don't be afraid to throw one away
    // if you don't need both.
    return [x*c, y*c];
}

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如果生成

n

独立的正态随机变量，则将是

sigma/sqrt（n）

在您的情况下，

n=500000

和

sigma=1

因此平均值的标准误差约为

1/707=0.0014

。如果平均值为0，则95%的置信区间约为该值的两倍或

（-0.0028，0.0028）

。你方样品的平均值在这个范围内

您获得

0.000000000001

（

1e-12

）的期望没有数学依据。要在该精度范围内，您需要生成大约

10^24

个样本。以每秒10000个样本的速度，仍然需要3年的时间来完成……这正是为什么尽可能避免通过模拟来计算事物的原因

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另一方面,，您的算法似乎实现正确：）

如果您发布代码，将更容易为您提供帮助。最后一个问题：如果我必须生成一个对数正态分布的500000个数字序列，给定样本的平均值和方差，我是否必须调整一些参数以获得与原始样本完全相同的平均值？请查看如何调整为了计算对数正态分布给定参数的均值和方差：“每秒10000个样本，仍然需要3个四分之一年的时间”——我使用Redis，在MacBook Pro上用了6分钟。你生成了10^24个正态随机变量？我想你指的是500000；另外，Redis将比Javascript快得多。