Random 具有变化平均值和标准偏差的计算简单伪高斯分布？

这张来自维基百科的图片是一个很好的例子，说明了我理想情况下想要生成的函数类型：

现在我用的是Irwin-Hall分布，它或多或少是高斯分布的多项式近似……基本上，你用均匀随机数生成器，迭代x次，取平均值。迭代次数越多，越像高斯分布

非常好；然而，我希望能够有一个，我可以改变的平均值。例如，假设我想要一个介于0和10之间的数字，但大约是7。比如，平均值（如果我多次重复这个函数）会变成7，但实际范围是0-10

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我应该找一个，还是用标准高斯分布做一些奇特的数学？

我发现你的问题有矛盾。一方面，你需要正态分布，它本质上是对称的，另一方面，你需要范围不对称地分布到平均值

我想你们应该试着看看其他密度函数的分布，它们像钟形曲线，但不对称。喜欢或。

看看。您可以生成成对的正态随机变量X=N（0,1），并将其转换为任意正态随机变量Y=N（m，s）（Y=m+s*X）。

听起来像是医生所要求的分布。它本身并不“计算简单”，但如果您有一个正态分布的现有实现，那么它很容易实现

你可以用你想要的平均值，标准偏差，以及你想要的两端来生成分布。您必须事先做一些工作来计算基础（非截断）正态分布的平均值和标准偏差，以获得所需TN的平均值，但您可以使用本文中的公式。还请注意，您也可以使用此方法调整方差：）

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我有这个发行版的Java代码（基于Commons数学框架）和实现，包括PDF、CDF和采样；只是一个概率函数，它的形状类似于链接图片中平均值为-2的函数。我会研究这些，谢谢=）那个形状仍然是正常的，因此是对称的。该图具有误导性，因为它表明该范围被限制在所示x轴的可见部分，但事实并非如此，它在两个方向上都无限延伸。从远处的尾巴抽动的概率非常小，但仍然不是零。实际上，您可能会剪辑，但您的发行版仍然不是您想要的。我想最简单的方法是用期望的模式对三角形分布的平局进行平均，但我需要通过这一点来确定。不，仔细想想，这也会趋于正态——你好，中心极限定理！