Javascriptで正規分布の実装まとめ（乱数、累積分布関数など）
Javascriptで正規分布の乱数発生（rnorm）、確率密度関数（dnorm）、累積分布関数（pnorm）、累積分布の逆関数（qnorm）を実装する（逆関数は参照で）。すべて標準正規分布を想定。 Javascriptに限らず使えるアルゴリズムだが、日本語でまとまっている情報があまりないのと、ブラウザ上でA/Bテストなど有意性をみる検定などできたら面白いということでJSでやってみる。 正規乱数の生成（rnorm） 1行でBox-Muller法で。 Box-Muller法とは？ $$X_1, X_2 \stackrel{i.i.d.}{\sim} {\rm Unif} (0, 1) $$ とするとき $$Y_1 = \sqrt{-2 \log{X_1}} \cos{2 \pi X_2} $$ $$Y_2 = \sqrt{-2 \log{X_1}} \sin{2 \pi X_2} $$ で生成される $$Y_1, Y_2 \stackrel{i.i.d.}{\sim} {\rm N} (0, 1) $$ というもの。 今回は1個の正規乱数でいいので、$Y_1$か$Y_2$の一方を採用すればいい。 Javascriptで実装 function rnorm(){ return Math.sqrt(-2 * Math.log(1 – Math.random())) * Math.cos(2…
