XProfan

Italia

p.specht

Das nach einzelnen 'Teil-Erfindern' so genannte Lindgren-Meyer-Verfahren ist ein Grenzfall: Recht schnell, kann man qualitativ manchmal akzeptieren, muß man aber nicht: In den einzelnen Glockenkurven-Ausläufern sollte man die Qualität ggf. mit anderen Verfahren überprüfen (z.B. wenn es um Atomkraftwerke

geht):

Kompilieren Markieren Separieren

WindowTitle "Lindgren-Meyer: Normalverteilte Zufallszahlen"
' Demoware (D) Jan. 2012 P. Specht. Keine Gewähr - per garnichts.
' Nach dem "Zentralen Grenzwertsatz" können quasi-normalverteilte
' Zufallszahlen durch Aufsummieren unabhängiger gleichverteilter
' Zufallszahlen erhalten werden (Qualität = Aufwandsfrage! B.W. Lindgren 1960, bei MacMillan)
' [Zit. O.Schlosser - Einführung in die sozialwissenschaftliche
' Zusammenhanganalyse,Anhang S.282, rororo, ISBN 3 499 21089 4:]
' Nach [D. L. Meyer 1969] reichen bereits 12 unabhängige Zufallszahlen. Zieht
' man von jedem Z-Wert [Anm.d.Verf.: Z = Sum[1..12](rnd())] den Mittel-
' wert 6 ab, erhält man die ..Werte der Standard-Normalverteilung (Sigma=1)
' [Zit. Ende] - Na das wäre ja einfach! Schauen wir mal:
Font 2:Cls:Set("decimals",16)
AppendMenubar 10,"Für Ausgabe der Zahlenwerte Maus im linken Bereich halten."
declare sum!,n&,i&
declare sumsum!,mw!,vrz!
n&=10000

Repeat

    inc i&
    sum!=0

    Whileloop 12

        sum!=sum!+rnd()

    Endwhile

    sum!=sum!-6
    case %mousex<200:print sum!
    sumsum!=sumsum!+sum!' Nur per Test
    vrz!=vrz!+sum!*sum!' Nur per Test
    case %csrlin>22:cls
    case %Key=1:break

Until i&>n&

' Test:
mw!=sumsum!/n&
print "\n        Mittelwert: "; mw!
vrz!=(vrz!-(mw!*mw!)/n&)/(n&-1)
print "           Varianz: "; vrz!
print " Standardabweichug: "; sqrt(vrz!)
WaitInput