From 8ca833078f212954e069e6eef9eaa66794d463e7 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mora Unie Youer <mora_unie_youer@riseup.net>
Date: Wed, 22 Jul 2026 17:10:46 +0300
Subject: snapshot: 2026-07-22

---
 bq8b77.md | 34 ++++++++++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 34 insertions(+)
 create mode 100644 bq8b77.md

(limited to 'bq8b77.md')

diff --git a/bq8b77.md b/bq8b77.md
new file mode 100644
index 0000000..498bebd
--- /dev/null
+++ b/bq8b77.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+---
+id: bq8b77
+date: 2026-07-22T14:22:06+0300
+languages: [ru]
+aliases:
+
+reviews:
+
+tags:
+- draft
+- knowledge
+---
+# Генерация случайной величины произвольного закона распределения
+
+Генерация случайной величины — это получение числовых значений, подчинённых заданному закону 
+распределения.
+
+На практике обычно используют генератор равномерно распределённых случайных чисел, а затем 
+преобразуют их в случайную величину с нужным распределением.
+
+## Метод обратной функции распределения
+Это основной универсальный метод.
+
+Пусть известна функция распределения $F(X)$.
+Тогда генерируем равномерное распределение U `[0; 1]`.
+Вычисляем $X = F^{-1}(U)$, тем самым получаем X - необходимую случайную величину.
+
+## Генерация дискретных распределений
+В случае для дискретных распределений необходимо генерировать U `[0; 1]`, и далее выбирать $x_i$ 
+такое, что
+$F(x_{i-1}) \le U < F(x_i)$
+
+# Up
+- [Теория вероятностей и математическая статистика](e6ulbq)
-- 
cgit v1.2.3-70-g09d2