返り値として受け取ります。内部でループを回し、ヒストグラムを作るなどして正規分布を可視化できます。計算コストは比較的高く、ゲーム用途ではリアルタイム計算させながら利用するよりも任意のタイミングで計算結果を一度事前に求めておいて、以降はエクステが保存している配列データへループを回して値を参照・取得するのが計算コストも安上がりで良いと思います。若干特殊な手順で操作して値などを得ます。側で変数操作・高速ループ処理などが手順として求められます。具体的な使い方に関してはサンプルファイルをご覧ください。1:BoxMuller正規乱数とはガウス分布に従う乱数のことです。)とも呼ばれ、散布図をグラフ化すると左右対称なベル・カーブっぽい形状となるため正規分布曲線のことをベル・カーブ(鐘形曲線)とも呼びます。)であり、出現の確率が等しい乱数のことを指します。サイコロをふって出る目が一様乱数です。記録していったとします。個のデータの標本平均に利用されます。これだけでは数の分布がまだ分かりません。標本の分布に分散が存在するのなら標本平均と真の平均との誤差は近似的に正規分布に従うことが導出されます。正規分布とは平均値の周囲に不規則な分布(バラツキ)をする確率現象のことです。この正規分布(ガウス分布)に従う乱数が「正規乱数」と呼ばれます。グラフとか別名が複数あります。側ではループ数)計算コスト(標本の数)1:標準偏差値が小さい場合、平均値付近にデータが集中するため中央付近で先の尖ったピークの高いカーブを作ります。標準偏差値が大きい場合、広い範囲にデータが散布されるため低い山・なだらかなカーブを作ります。試せば良いと思います。少数部は無視されます。側でもループを回すと度数分布に沿った配列値が得られるという仕組みです。大きすぎる値、小さすぎる値は代入しても無視され、エクステ内部の最小値・最大値へ自動的に置き換えられます。程度で主に実験しています。少数部は無視されます。その他:受け取った値をヒストグラムとして画面表示するためには、値に対してスケール変更を行う必要性のある場合があります。使って予めスケール変更も指定できます。変数などであとから各自調整してご利用下さい。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。