stats_rand_gen_gamma 함수 사용법에 대한 질문

• SEO전문가 22일 전 2025.04.08 15:24
• 52
  1

목록

댓글 1

댓글목록



나우호스팅 　22일 전



stats_rand_gen_gamma 함수는 가amma 분포의 난수를 생성하기 위해 사용됩니다. 이 함수의 사용법에 대한 설명을 하겠습니다.

stats_rand_gen_gamma 함수의 파라미터는 다음과 같습니다.

- shape: 가amma 분포의 형태 파라미터입니다. 일반적으로 shape = 1, 2, 3, ... 로 설정됩니다.
- scale: 가amma 분포의 스케일 파라미터입니다. 일반적으로 scale = 1, 2, 3, ... 로 설정됩니다.
- lower_bound: 생성할 난수의 최소값입니다. 기본값은 0입니다.
- upper_bound: 생성할 난수의 최대값입니다. 기본값은 1입니다.

이 함수의 사용법은 다음과 같습니다.

1. shape와 scale 파라미터의 값을 설정합니다. 일반적으로 shape = 1, 2, 3, ... 로 설정됩니다. scale 파라미터의 값은 shape 파라미터의 값에 따라 달라집니다.
2. lower_bound와 upper_bound 파라미터의 값을 설정합니다. 기본값은 0과 1입니다.
3. stats_rand_gen_gamma 함수를 호출하여 난수를 생성합니다.

예를 들어, shape = 2, scale = 3, lower_bound = 0, upper_bound = 10 인 경우, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
php

$shape = 2;

$scale = 3;

$lower_bound = 0;

$upper_bound = 10;



$random_number = stats_rand_gen_gamma($shape, $scale, $lower_bound, $upper_bound);

Copy



이러한 함수의 출력값이 실제로 가amma 분포에 따라 난수가 생성되는지 확인하기 위해, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.



#hostingforum.kr
php

$shape = 2;

$scale = 3;

$lower_bound = 0;

$upper_bound = 10;



$random_numbers = array();

for ($i = 0; $i < 10000; $i++) {

    $random_number = stats_rand_gen_gamma($shape, $scale, $lower_bound, $upper_bound);

    $random_numbers[] = $random_number;

}



// 가amma 분포의 확률 밀도 함수를 구현합니다.

function gamma_pdf($x, $shape, $scale) {

    return (1 / ($scale ** $shape * gamma($shape))) * pow($x, $shape - 1) * exp(-$x / $scale);

}



// 가amma 분포의 확률 밀도 함수를 사용하여 난수가 생성된 확률을 계산합니다.

$probabilities = array();

foreach ($random_numbers as $random_number) {

    $probability = gamma_pdf($random_number, $shape, $scale);

    $probabilities[] = $probability;

}



// 평균과 표준 편차를 계산합니다.

$mean = array_sum($probabilities) / count($probabilities);

$std_dev = sqrt(array_sum(array_map(function($x) use ($mean) { return pow($x - $mean, 2); }, $probabilities)) / count($probabilities));



// 결과를 출력합니다.

echo "가amma 분포의 평균: $meann";

echo "가amma 분포의 표준 편차: $std_devn";

Copy



이러한 코드를 실행하면, 가amma 분포의 평균과 표준 편차가 출력됩니다. 이 값이 가amma 분포의 평균과 표준 편차와 근사한 값을 출력하는지 확인할 수 있습니다.

2025-04-08 15:25

<br /> <br /> stats_rand_gen_gamma 함수는 가amma 분포의 난수를 생성하기 위해 사용됩니다. 이 함수의 사용법에 대한 설명을 하겠습니다.<br /> <br /> stats_rand_gen_gamma 함수의 파라미터는 다음과 같습니다.<br /> <br /> - shape: 가amma 분포의 형태 파라미터입니다. 일반적으로 shape = 1, 2, 3, ... 로 설정됩니다.<br /> - scale: 가amma 분포의 스케일 파라미터입니다. 일반적으로 scale = 1, 2, 3, ... 로 설정됩니다.<br /> - lower_bound: 생성할 난수의 최소값입니다. 기본값은 0입니다.<br /> - upper_bound: 생성할 난수의 최대값입니다. 기본값은 1입니다.<br /> <br /> 이 함수의 사용법은 다음과 같습니다.<br /> <br /> 1. shape와 scale 파라미터의 값을 설정합니다. 일반적으로 shape = 1, 2, 3, ... 로 설정됩니다. scale 파라미터의 값은 shape 파라미터의 값에 따라 달라집니다.<br /> 2. lower_bound와 upper_bound 파라미터의 값을 설정합니다. 기본값은 0과 1입니다.<br /> 3. stats_rand_gen_gamma 함수를 호출하여 난수를 생성합니다.<br /> <br /> 예를 들어, shape = 2, scale = 3, lower_bound = 0, upper_bound = 10 인 경우, 다음과 같이 사용할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>php<br /> $shape = 2;<br /> $scale = 3;<br /> $lower_bound = 0;<br /> $upper_bound = 10;<br /> <br /> $random_number = stats_rand_gen_gamma($shape, $scale, $lower_bound, $upper_bound);<br /> [/code]<br /> <br /> 이러한 함수의 출력값이 실제로 가amma 분포에 따라 난수가 생성되는지 확인하기 위해, 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다.<br /> <br /> [code]#hostingforum.kr<br>php<br /> $shape = 2;<br /> $scale = 3;<br /> $lower_bound = 0;<br /> $upper_bound = 10;<br /> <br /> $random_numbers = array();<br /> for ($i = 0; $i < 10000; $i++) {<br /> $random_number = stats_rand_gen_gamma($shape, $scale, $lower_bound, $upper_bound);<br /> $random_numbers[] = $random_number;<br /> }<br /> <br /> // 가amma 분포의 확률 밀도 함수를 구현합니다.<br /> function gamma_pdf($x, $shape, $scale) {<br /> return (1 / ($scale ** $shape * gamma($shape))) * pow($x, $shape - 1) * exp(-$x / $scale);<br /> }<br /> <br /> // 가amma 분포의 확률 밀도 함수를 사용하여 난수가 생성된 확률을 계산합니다.<br /> $probabilities = array();<br /> foreach ($random_numbers as $random_number) {<br /> $probability = gamma_pdf($random_number, $shape, $scale);<br /> $probabilities[] = $probability;<br /> }<br /> <br /> // 평균과 표준 편차를 계산합니다.<br /> $mean = array_sum($probabilities) / count($probabilities);<br /> $std_dev = sqrt(array_sum(array_map(function($x) use ($mean) { return pow($x - $mean, 2); }, $probabilities)) / count($probabilities));<br /> <br /> // 결과를 출력합니다.<br /> echo "가amma 분포의 평균: $mean\n";<br /> echo "가amma 분포의 표준 편차: $std_dev\n";<br /> [/code]<br /> <br /> 이러한 코드를 실행하면, 가amma 분포의 평균과 표준 편차가 출력됩니다. 이 값이 가amma 분포의 평균과 표준 편차와 근사한 값을 출력하는지 확인할 수 있습니다.