Random samples

정규 분포나 균등 분포에서 값 1000개를 뽑은 뒤, 그 분포를 히스토그램으로 확인하는 것이 목표입니다.

Steps

1. 새 파일을 만들고 표본 수 n = 1000 을 변수로 두세요.
2. 길이 n 인 실수 배열 samples 를 만드세요.
3. i 가 0 부터 n-1 까지 도는 반복문 안에 한 줄:
   • 균등 분포(0~1): samples[i] = random()
   • 정규 분포(평균 0, 분산 1): samples[i] = randn() (정규 난수 블록)
4. 반복 뒤에 히스토그램 패널로 samples 를 보내세요. 빈(bin) 수는 30 정도가 적당합니다.

Pitfalls

• 표본 수 n 이 작을수록 히스토그램이 들쭉날쭉합니다. n 을 100, 1000, 10000 로 바꿔 비교해 보세요. 큰 수의 법칙이 눈에 보입니다.
• 실행할 때마다 결과가 달라지는 것이 정상입니다. 매번 똑같은 결과가 나온다면 난수 블록이 제대로 연결되지 않은 것입니다.

Variations

• 정규 분포의 평균 μ, 표준편차 σ 를 바꾸려면 samples[i] = μ + σ * randn().
• 두 분포를 비교하려면 배열 두 개를 만들어 별도 히스토그램으로 보내세요.

Accuracy

Simulizer의 난수는 의사 난수(pseudo-random)입니다. 통계 시뮬레이션에는 충분하지만, 암호학적 용도로는 적합하지 않습니다.