您想要什么分布的偏差？

这是一种始终有效的技术，但并不总是最有效的。累积扰动函数P（x）给出值低于x的时间的分数。因此，在x的最小可能值处P（x）= 0，在x的最大可能值处P（x）= 1。每个分布都有一个唯一的CDF，该CDF以P（x）从0上升到1的方式编码变形的所有属性。如果y在间隔[0,1]上是均匀偏差，则x满足P（x ）= y将根据您的分布情况而分配。为了使这项工作对等，您只需要一种计算分布的P（x）倒数的方法。

所述Meta.Numerics库定义了大量的常用distrubtions的（例如正常的，对数正态的，指数的，卡方等），并具有用于计算每个的CDF（Distribution.LeftProbability）和逆CDF（Distribution.InverseLeftProbability）函数。