누적 빈도를 고려한 난수 함수

census dataset for last name 및 첫 번째 이름 어커런스는 cumulative frequency 및 frequency을 제공합니다. 어떻게 현실 세계에서 발생하는 가능성을 선택하여 임의의 이름을 얻는가?누적 빈도를 고려한 난수 함수

출처

2012-01-23 Evan Carroll

0-100 범위의 임의의 실수를 생성하고 누적 빈도 데이터 집합에서 해당 항목을 찾으십시오.

예를 들어, 임의의 숫자는 x = 19.41이됩니다. 당신 구 (누적 빈도에 따라 정렬) 테이블 들여다 본 예에서

WALLACE  0.081 19.315 106 
WOODS   0.080 19.395 107 
COLE   0.080 19.476 108 
WEST   0.080 19.555 109 
JORDAN   0.078 19.634 110

x보다 큰 값 또는 동일한 갖는 제를 찾아 '콜'

출처

2012-01-23 19:08:22 leonbloy

는 같거나 커야 싶은 X로? 첫 번째 이름은 스미스이고 누적 빈도는 1.006입니다. 0.6584가되면 어떻게 할 것입니까? –

링크 된 데이터 세트에서 cumfreq의 최대 값은 100이 아닌 90.483이므로 혼란 스럽습니다. 즉, 시간의 90.483-100.000 (대략 10 %) 사이의 모든 난수에 대해 AARDEMA를 표시해야합니까? 그건 옳지 않아. 나는 내 인생에서 단 한 번의 아데 마를 만난 적이 없다. –

@Evan 지난 10 %는 매우 드문 이름으로 구성되어 있으며 목록에 모두 넣으면 다운로드 할 때 기가 바이트가 필요합니다. 90.483 %의 가장 빈번한 이름이 있습니다. – Ishtar

누적 빈도를 고려한 난수 함수

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