1、java.util.Random里的nextGaussian()，生成的数值符合均值为0方差为1的高斯/正态分布，即符合标准正态分布。产生数字的范围：任何数都有可能，不过在0左右的数字较多。
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2、我是用VB实现的泊松分布，当然常用的十几个分布函数我都有，包括逆函数。
3、Java内置了高斯正态随机数 Random.nextGaussian()获得均值为0，标准差为1的正态分布。
1、正态分布的概率分布函数也是通过概率密度函数积分得到的，但仅仅利用高等数学的知识是解不出的，它是个超越积分。
2、Java内置了高斯正态随机数 Random.nextGaussian()获得均值为0，标准差为1的正态分布。
3、在机器学习和数理统计学中有重要应用。贝塔分布中的参数可以理解为伪计数，伯努利分布的似然函数可以表示为，表示一次事件发生的概率，它为贝塔有相同的形式，因此可以用贝塔分布作为其先验分布。
4、我是用VB实现的泊松分布，当然常用的十几个分布函数我都有，包括逆函数。
5、正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。
lines(x，fitted(z)) #添加拟合值对x的散点图并连线 曲线拟合：（nls）lm是将曲线直线化再做回归，nls是直接拟合曲线。需要三个条件：曲线方程、数据位置、系数的估计值。
如果用regress进行拟合的话，输出加上state，分别给出R方，F值和显著性。
Java调用R，就是使用JRI.jar中的Api，执行一条R语言命令，当然首先你要了解R语言的语法。JRI中主要的API Rengine R引擎，通过它进行R语言的启动、运算、画图、关闭等功能。一个线程只能实例化一次，推荐使用单例模式。
