※ 引述《zevin (王建民衝阿)》之銘言：
: ※ 引述《einstein328 (pica)》之銘言：
: : 大家好，我想用 C++ 去產生一組具有normal distribution特性的雜訊
: : 中央極限定理，正好可滿足我的目的
: : 所以想利用中央極限定理去求出具有 normal distribution特性的隨機值
: : ----------------------------------------------------------------
: : 中央極限定理是說，從母群中抽取的樣本，會具有 normal 的特性
: : ( iff 取樣數目N大於某個值)，而且無論母群是屬於何種分布‧
: 是樣本的平均數，當N夠大時，會趨近normal分配
: 而且不是對任意的母群分配的成立
: 要一二級動差是finite才可以
: : 那問題來了，我現在利用 c的函數 rand() 去取出抽樣，
: : 想請問，我若是產生了N個隨機值，當作一個抽樣樣本 ( iff 取樣數目N大於某個值)
: : 那每ㄧ個隨機值都具有normal distribution特性嗎?
: 不對，C++語言的rand()
: 只是產生0~65535(我不太確定範圍是不是這樣)
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: 中的某一個整數
: 可以當作它們每個數字出現的機率是一樣的
: 若除以65535，則可視為uniform(0,1)的隨機亂數
: (事實上，像這樣子產生出來的均勻分配其實並不均勻，
: 所以最好是自己寫一個亂數產生器，有很多不同的方法)
: 它們並不會是normal distribution!!
假如這是這樣的話，我只要將所抽取的取樣作平均，即可得到具有normal特性的隨機值
那我要如何改變這個隨機值的normal特性(mean、varience)?
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