标准正态分布(SND)–Java 程序
原文:https://www . geesforgeks . org/standard-normal-distribution-snd/
标准正态分布是正态分布的特例。当一个正态随机变量的均值为 0 且标准差为 1 时，就会出现这种情况。标准正态分布的正态随机变量称为标准分数或 z 分数。 从正态分布到标准正态分布值的转换通过以下公式进行:
Z = (X - u) / s
where:
Z = value on the standard normal distribution
X = value on the original distribution
u = mean of the original distribution
s = standard deviation of the original distribution
代码–
// Java code to demonstrate the naive method
// of finding Z-value
import java.io.*;
import java.util.*;
class SDN {
public static void main(String[] args)
{
// initialization of variables
double Z, X, s, u;
X = 26;
u = 50;
s = 10;
// master formula
Z = (X - u) / s;
// print the z-value
System.out.println("the Z-value obtained is: " + Z);
}
}
输出–
the Z-value obtained is: -2.4
生成随机标准正态函数–使用 nextGaussian()在 Java 中: 使用 nextGaussian() 方法获得下一个平均值为 0.0、标准差为 1.0 的随机正态分布双数值。
Declaration :
public double nextGaussian()
Parameters :
NA
Return Value :
The method call returns the random, Normally distributed double value
with mean 0.0 and standard deviation 1.0.
Exception :
NA
下面的例子展示了 java.util.Random.nextGaussian()的用法:
代码–
// Java code to demonstrate the working
// of nextGaussian()
import java.util.*;
public class NextGaussian {
public static void main(String[] args)
{
// create random object
Random ran = new Random();
// generating integer
double nxt = ran.nextGaussian();
// Printing the random Number
System.out.println("The next Gaussian value generated is : " + nxt);
}
}
输出–
The next Gaussian value generated is : -0.24283691098606316
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