랜덤 분포 생성기
통계 학습, 시뮬레이션 시드, A/B 테스트 검증, 대기열 이론 추정, 또는 현실적인 분포의 테스트 데이터 생성을 위해 일반적인 확률 분포에서 최대 5,000개의 표본을 뽑습니다. 각 분포는 고유 파라미터(범위·평균/표준편차·rate·확률·모드)를 가지며, 결과는 빈 수를 조절할 수 있는 히스토그램과 요약 통계(평균·표준편차·최솟값·최댓값·중앙값)로 표시됩니다. 균등 난수는 `crypto.getRandomValues` — `Math.random` 보다 훨씬 고품질 — 를 사용하고, 정규 표본은 Box-Muller 변환으로 생성합니다.
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사용법
- 분포를 선택하고 파라미터를 조정합니다.
- 표본 개수(최대 5,000)와 소수점 자릿수를 설정합니다.
- 생성 버튼을 누르면 히스토그램과 통계가 즉시 표시됩니다.
- CSV · JSON · 줄바꿈 구분 형식으로 복사할 수 있습니다.
자주 묻는 질문
- 표본은 어떻게 생성되나요?
- 균등 `[0, 1)` 난수는 모두 `crypto.getRandomValues(Uint32Array)`로 생성한 뒤 `[0, 1)` 범위의 double로 정규화합니다. 정규는 Box-Muller, 지수는 역CDF(-ln U / λ), 푸아송은 λ < 30일 때 Knuth 알고리즘 · 그 이상은 정규 근사, 베르누이는 단일 비교, 삼각은 역CDF 공식을 사용합니다.
- 암호학적으로 안전한가요?
- 기반 `crypto.getRandomValues`는 그렇지만, 변환(예: Box-Muller)을 거치면 통계적 품질은 유지돼도 암호학적 보장은 사라집니다. 키나 토큰이 아닌 시뮬레이션/통계 용도로만 쓰세요.
- 작은 N에서 히스토그램이 들쭉날쭉한 이유는?
- 유한 표본 노이즈입니다. 정규 분포에서 매끄러운 종 모양을 보려면 표본 수를 늘리거나 빈 수를 줄이세요.
- 삼각 분포는 어디에 쓰나요?
- 최솟값/최빈값/최댓값 추정치만 있고(예: PERT 프로젝트 작업 기간), 평탄하지 않으면서도 경계가 있는 분포가 필요할 때 유용합니다.
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