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()

Codes Sources

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15
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samedi 5 novembre 2005
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20 février 2007

Merci frere, tu m as beaucoup aider au niveau du dual, seulemetn que ce n'est pas commenter. mais felicitation frere, salam
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mardi 30 décembre 2003
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27 janvier 2009
4
salut, tout le bouquin numerical recipes est tres instructif !!

http://www.library.cornell.edu/nr/cbookcpdf.html
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dimanche 14 avril 2002
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31 décembre 2008

cosmobob << merci pour le pdf sur les générateurs de nombres aléatoires, c'est très instructif!
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27 janvier 2009
4
note que effectivement, ton generateur echoue pas tres souvent, et il donne des nombres assez bien repartis (peut etre trop bien, si tu generes des couples de nombres aleatoires ds un carré, tu dois avoir des agglutinements de points et pas un beau quadrillage)
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mardi 30 décembre 2003
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27 janvier 2009
4
je voulais dire 'la meme moyenne et la meme variance'
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