Чтобы сгенерировать случайные нормальные данные с размером выборки 10, средним значением 100 и стандартным отклонением 19 в Python, вы можете использовать библиотеку NumPy. Вот пример фрагмента кода:

import numpy as np
np.random.seed(42)  # Set a seed for reproducibility
sample_size = 10
mean = 100
std_dev = 19
data = np.random.normal(loc=mean, scale=std_dev, size=sample_size)
print(data)

Этот фрагмент кода использует функцию np.random.normalиз NumPy для генерации случайных чисел из нормального распределения. Параметр locуказывает среднее значение, параметр scale — стандартное отклонение, а параметр size — размер выборки.

Теперь давайте углубимся в статью в блоге, где мы обсудим несколько методов генерации случайных нормальных данных на разных языках программирования.

Введение
Случайные нормальные данные, также известные как гауссовы данные, являются общим требованием во многих статистических анализах и симуляциях. В этой статье мы рассмотрим различные методы генерации случайных нормальных данных на разных языках программирования. Мы предоставим примеры кода на Python, R, MATLAB и Julia, чтобы продемонстрировать, как генерировать случайные нормальные данные с различными параметрами.

1. Python
   Python — популярный язык программирования для анализа данных и научных вычислений. Библиотека NumPy предоставляет удобную функцию под названием np.random.normalдля генерации случайных чисел из нормального распределения. Вот пример фрагмента кода на Python:

import numpy as np
sample_size = 10
mean = 100
std_dev = 19
data = np.random.normal(loc=mean, scale=std_dev, size=sample_size)
print(data)

2. R
   R — широко используемый язык статистического программирования, известный своей обширной коллекцией пакетов для анализа и визуализации данных. Функцию rnormв R можно использовать для генерации случайных чисел из нормального распределения. Вот пример фрагмента кода на R:

sample_size <- 10
mean <- 100
std_dev <- 19
data <- rnorm(n = sample_size, mean = mean, sd = std_dev)
print(data)

3. MATLAB
   MATLAB — это язык программирования, обычно используемый в научных и инженерных приложениях. Функция randnв MATLAB может использоваться для генерации случайных чисел из стандартного нормального распределения. Чтобы сгенерировать случайные числа из нормального распределения с определенным средним значением и стандартным отклонением, вы можете использовать формулу mu + sigma * randn. Вот пример фрагмента кода в MATLAB:

sample_size = 10;
mean = 100;
std_dev = 19;
data = mean + std_dev * randn(1, sample_size);
disp(data);

4. Julia
   Julia — это высокоуровневый высокопроизводительный язык программирования для технических вычислений. Функцию randnв Julia можно использовать для генерации случайных чисел из стандартного нормального распределения. Подобно MATLAB, вы можете использовать формулу mu + sigma * randn()для генерации случайных чисел из нормального распределения с определенным средним значением и стандартным отклонением. Вот пример фрагмента кода в Julia:

sample_size = 10
mean = 100
std_dev = 19
data = mean .+ std_dev * randn(sample_size)
println(data)

Заключение
Генерация случайных нормальных данных — обычная задача статистического анализа и моделирования. В этой статье мы обсудили несколько методов генерации случайных нормальных данных на разных языках программирования, включая Python, R, MATLAB и Julia. Эти методы обеспечивают гибкость в определении размера выборки, среднего значения и стандартного отклонения. Используя соответствующие функции и формулы на этих языках, вы можете легко генерировать случайные нормальные данные для своих аналитических нужд.