乱数分布ジェネレーター
統計教育、シミュレーションシード、A/B テスト検証、待ち行列理論の見積もり、現実的な分布を持つテストデータ生成のため、一般的な確率分布から最大 5,000 サンプルを生成します。各分布は独自のパラメータ（範囲・平均/標準偏差・rate・確率・最頻値）を持ち、ビン数を調整できるヒストグラムと要約統計（平均・標準偏差・最小・最大・中央値）が表示されます。一様乱数は `crypto.getRandomValues`（`Math.random` よりはるかに高品質）、正規分布は Box-Muller 変換で生成。
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使い方
- 分布を選んでパラメータを調整。
- サンプル数（最大 5,000）と小数点桁数を設定。
- 生成ボタンでサンプリング — ヒストグラムと統計が即時更新。
- CSV・JSON・改行区切りで出力可能。
よくある質問
- サンプルはどう生成?
- 一様 `[0, 1)` 乱数はすべて `crypto.getRandomValues(Uint32Array)` を double `[0, 1)` に正規化したもの。正規は Box-Muller、指数は逆 CDF (-ln U / λ)、ポアソンは λ < 30 で Knuth、それ以上は正規近似、ベルヌーイは単一比較、三角は逆 CDF を使用。
- 暗号学的に安全?
- ベースの `crypto.getRandomValues` は安全ですが、変換（Box-Muller など）後は統計的品質は保持されても暗号学的保証は失われます。鍵やトークンには使わず、シミュレーション・統計用途のみに。
- サンプル数が少ないとヒストグラムがガタガタ?
- 有限標本ノイズです。正規分布で滑らかなベル形を見たいならサンプル数を増やすかビン数を減らしましょう。
- 三角分布の用途は?
- 最小/最頻/最大値しか分からない場合（PERT のタスク所要時間など）で、フラットではなく境界のある分布が必要なときに便利です。
関連ツール
コインフリップシミュレータ
コインを 1〜10000 回投げる — 表/裏の比率、最長連続、(小さなサンプルでは) 完全なシーケンスを表示。
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重み付きランダムピッカー
カスタム重み付きで名前やオプションをピック — 不均一な抽選のように。各オプションの真の確率を見て、復元または非復元でドロー。
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トランプドロワー
適切にシャッフルされた 52 枚のデッキ（オプションでジョーカー）から N 枚引く、デッキ追跡で同じカードを 2 度引かない。
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パスワード生成
ブラウザから外に出ない、強力なランダムパスワードを生成。
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暗号学的乱数で範囲内の数字を生成 — 重複可否、ソート選択。
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人気 8 種の宝くじ（Powerball・EuroMillions・Lotto 6/45・Loto 6・双色球…）をランダム生成 — 暗号学的 RNG 使用。
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