Random 与最佳拟合曲线一致的随机值

我正在考虑生成具有有趣分布的测试数据

我了解生成均匀分布和正态分布的方法，但如何将任意函数转换为加权分布函数？我的术语可能在这里有误——我不介意更正

例如，假设我有一个随时间变化的函数，它通常会增加，但会周期性地循环。通常在一年内增加，但在周末急剧下降的每周周期的活动

该函数可以是代数函数，但如果它可以是具有离散/不连续范围的任何函数，则它将是有价值的

如果示例中的活动曲线是ft，我可以将ft作为平均值并提供固定的标准偏差，但是如果t也需要分布，我如何选择t？我不想遍历t，我只想在t中随机选择合适的分布

因此TestActivityGenerator函数获取曲线的参数，例如，绝对日期范围、周内的另一条曲线和一天中小时内的另一条曲线，并以适当的分布吐出日期时间。结果不会以任何特定顺序生成

另一种情况可能是：一个实数生成器，它吐出素数的可能性是合成数的1.652倍。在这个问题上没有诀窍-有一些简单的方法可以做到这一点，但我正在寻找一个通用的解决方案

谢谢

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编辑：我改变了标题的措辞，从不同的角度来看待这个问题——我们如何从最佳拟合曲线回溯到与该曲线一致的随机样本。如果我有一个股票市场数据的柱状图，我如何生成与真实数据分布相似的数据。不仅仅是每个t的平均值相同的成对值，因为它们会通过其他随机性测试。

我不太清楚你想做什么。你能举个具体的例子吗？一般来说，你可以通过将每个值除以所有值的总和，将任何离散的值集转化为概率。谢谢@frankc。这个活动应该是一个例子。假设每个带有日期时间戳的行条目都是一个活动单元。我希望生成100多万行活动，这些活动与ft一致地分布。也许我缺少了一个简单的解决方案。我仍然不确定我是否理解，但您是否期望数据中存在周期性/季节性，并希望复制这一点？如果是这样的话，为什么不根据生成数据的日期从不同的分布函数中进行采样呢？如果我有日期就可以了。我可以确定一天的活动计数。但我没有日期，也不想重复日期。我希望随机选择日期和时间，并从2000年到2010年的范围内进行偏差描述。那么为什么不先从一些分布中选择日期呢。然后根据你感知到的周期，将该日期映射到其他一组分布中的一个？