根據使用Node.js的特定分佈生成1到100之間的隨機變量

Question

使用Node.js，我們試圖想出一種生成1到100之間的隨機數的方法。但是，不使用標準線性像典型的RAND（）函數那樣的分佈可能我們想要改爲使用威布爾（或某種這樣的）分佈來給出一個長尾，並且將更多的答案權衡給更大的值 - 例如可能產生一個75到100的值80％的時間，15％的時間會產生50到74的值，其餘的（< 20）會產生5％的時間。

我們使用以下公式 alpha *（ - ln（1-X））^（1/beta）找到了一個Weibul隨機變量函數。假設X是從0到1的標準線性隨機數，使用alpha = 1，並且beta似乎給我們一個很好的分佈，但是我們難以知道如何生成一個總是在1和1之間的單值100.

任何意見或建議表示讚賞。

Answer 1

好的 - 以防萬一任何人對我的答案版本感興趣。使用下面的參考了我對我的約束威布爾結果集的目標：

https://stats.stackexchange.com/questions/30303/how-to-simulate-data-that-satisfy-specific-constraints-such-as-having-specific-m

以下鏈接也是得心應手：

http://en.wikipedia.org/wiki/Weibull_distribution

http://mathworld.wolfram.com/WeibullDistribution.html

到底我js代碼如下所示：

var desiredMin = 1; //the desired minimum random result 
var desiredMax = 50; //the desired maximum random result 
var scale = 1; //Weibul scale parameter (1 provides an inverse result set) 
var shape = 10; //Weibul shape parameter (how skewed the result set is) 

//given an possible random range of {0,1} value calculate the minimum and maximum Weibull distribution values given current shape and scale parameters 
var weibullMin = Math.pow((shape*scale), (-1*shape)) * Math.pow(.000001, shape -1) * Math.exp(Math.pow((.000001/scale), shape)); 
var weibullMax = Math.pow((shape*scale), (-1*shape)) * Math.pow(.999999, shape -1) * Math.exp(Math.pow((.999999/scale), shape)); 

//simulate 1000 random weibull values and write results to file 
fileStream.once('open', function(fd) { 
    for(var i = 1; i <= 1000; i++) { 
     var r = Math.random(); 
     var weibullRandom = Math.pow((shape*scale), (-1*shape)) * Math.pow(r, shape-1) * Math.exp(Math.pow((r/scale), shape)); //generate Weibull random value 
     var weibullRandomAdjusted = desiredMin + (desiredMax - desiredMin)*((weibullRandom-weibullMin)/(weibullMax - weibullMin)); //adjust Weibull random value so that it constrained into the desired min/max range 
     fileStream.write(weibullRandomAdjusted + "\n"); 
    }; 
    fileStream.end(); 
}); 

我已經運行了不同的'形狀'值的代碼，它提供給我完全我需要的結果。