Loi gaussienne et tests de repartition

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Description

Voici une petite source qui montre comment calculer une loi gaussienne
Il montre en plus sa validite avec trois tests de repartitions
En theorie on a :
m +- 1.s : 68%
m +- 2.s : 95%
m +- 3.s : 99%

Source / Exemple : 


double _RandomGaussian(double m,double s)
{
unsigned  n1,n2;
double    x1,x2,y;

// on ne veut pas que <x1> et <x2> soit nuls
while((n1 = Random(),0 == n1));
while((n2 = Random(),0 == n2));

x1 = n1/((double)(unsigned)(-2));
x2 = n2/((double)(unsigned)(-2));

// methode de Boc-Muller
// <y> suit une loi normale reduite (m=0,s=1)
y = sqrt(-2*log(x1))*cos(2.*MATH_PI*x2);

PopErrorMacro();
return m + s*y;
} // _RandomGaussian()
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