连续型随机变量的生成:
1反函数法
采用概率积分变换原理,对于随机变量X的分布函数F(X)可以求其反函数，得:
Xi=G(Ri)
其中,Ri为一个0-1区间内的均匀分布的随机变量.
F(X)较简单时，求解较易，当F(X)较复杂时，需要用到较为复杂的变换技巧。 1.1平均分布:
例:已知炮弹对目标的方位角Fi在0-2*P内均匀分布，试用（0，1）均匀随机数变换，模拟弹着点方位角的抽样值Fi.
解: R=F(Fi)=Fi/2*PI
得Fi=G(R)=2*PI*R
,其中，R为0-1区间上的均匀分布的随机数.
程序略
1.2指数分布: 指数分布的分布函数为:
x<0时,F(x)=0 ; x>=0,F(x)=1-exp(-lamda*x) 利用反函数法，可以求得: x=-lnR/lamda 2正态分布随机变量的生成:
正态分布在概率统计的理论及应用中占有重要地位，因此，能产生符合正态分布的随机变量就在模拟一类的工作中占有相当重要的地位。下面介绍两种方法。
2.1舍选法：
这种方法便捷而有效，且具有一定的代表性，其基本思路是:
在概率密度的函数图像的外围画一个大框，然后在这个框内部产生随机点（rx,ry），根据是否落在概率密度函数的下方，来决定是否要留下这个点。
经过一定的计算变行，符合二维的正态分布的随机变量的生成可按下面的方法进行： 1)产生位于0-1区间上的两个随机数r1和r2.
2)计算u=2*r1-1,v=2*r2-1及w=u^2+v^2 3)若w>1，则返回1) 4) x=u[(-lnw)/w]^(1/2)
y=v[(-lnw)/w]^(1/2)
如果为(miu,sigma^2)正态分布,则按上述方法产生x后，x’=miu+sigma*x
由于采用基于乘同余法生成的0-1 上的随机数的正态分布随机数始终无法能过正态分布总体均值的假设检验。而采用C语言的库函数中的随机数生成函数rand()来产生0-1 上的随机数，效果较为理想。
关键程序段(funNorm返回一维的正态分布，而funNorm2则生成二维的随机分布):
float funNorm(float miu,float sigma) {
float r1,r2; float u,v,w; float x,y; do
{ r1=MyRnd(); r2=MyRnd();
u=2*r1-1; v=2*r2-1; w=u*u+v*v;
}
}while(w>1);
x=u*sqrt(((-log(w))/w)); y=v*sqrt(((-log(w))/w)); return miu+sigma*x;
//also could return miu+sigma*y;
typedef struct
{
float x; float y;
}sPoint;
sPoint funNorm2(float miu1,float sigma1,float miu2,float sigma2) {
float r1,r2;
float u,v,w; float x,y;
sPoint mPoint; do
{ r1=rand()/(float)32767; r2=rand()/(float)32767;
u=2*r1-1; v=2*r2-1; w=u*u+v*v; }while(w>1);
}
x=u*sqrt(((-log(w))/w)); y=v*sqrt(((-log(w))/w)); mPoint.x=miu1+sigma1*x; mPoint.y=miu2+sigma2*x; return mPoint;
列出在Matlab下对某次试验（生成分布为N(0,1)的随机数）的检测结果: [muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(a) [h,sig,ci]=ztest(a,0,1)
连续型随机变量的生成-Read
