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);
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";
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