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azzo centra?
Dovrai dargli una distribuzione o no, se hai a disposizione solo m e sigma?
Se la distribuzione è normale, potrebbero saltare fuori valori negativi, per esempio...
EDIT: okok, normale troncata. https://en.wikipedia.org/wiki/Truncated_distribution
Con Matlab: https://it.mathworks.com/help/stats/...id=gn_loc_drop
alla voce Generate Random Numbers from a Truncated Distribution
Ultima modifica di koba44; 03-02-17 alle 21:35
provo a farlo partire vediamo se ci mette moltoCodice:clc close all clear all n = 52; k = 37; data = zeros(n,2); %sim data for i = 1:n data(i,1) = randi(100,1); %age 1-100 uniform dist data(i,2) = i; end data_index = sort(randperm(n,k)); %randomise k samples from data avg = mean(data(data_index,1)); sigma2 = var(data(data_index,1)); %compute combinations n_comb = nchoosek(n,k); combs = nchoosek(data(:,2),k); solution = zeros(size(combs,1),k); %get solutions tol = 1e-10; j = 1; for i = 1:size(combs,1) test_avg = mean(data(combs(i,:),1)); test_sigma2 = var(data(combs(i,:),1)); if abs(test_avg - avg) < tol && abs(test_sigma2 - sigma2) < tol solution(j,:) = combs(i,:); j = j+1; end end
Aaah cerchi esattamente 52 valori in brute-force!
Io avevo interpretato che l'OP volesse un generatore di campioni... che poi sarebbe la cosa più logica....
Brute force, eh!... zzzz... asd
sbaglio o manca la parte in cui gli si fornisce i 52 campioni di cui l'OP evidentemente già dispone e da cui deve estrarne 37 con media e varianza note?
Io ho capito che vuole il cazzo.
52 campioni di grigio.
Tigerwoods, è ancora lì che gira il coso...
ma siamo sicuri che ci sia una sola soluzione?
Io sono sicuro che non me ne fotte un cazzo