이 distribution의 cdf를 구하면 당연히 cdf의 값은 0 ~ 1이다.
이제 uniform random generator의 값으로 나온 값 y에 대해
inverse cdf, 즉 cdf^-1(y)를 구하면 ... ! 바로! 난수가 나온다..
직관적으로 예를 들면, cdf에는 기울기가 매우 큰 부분이 존재하는데,
이 부분에서는 어떤 값을 넣든간에 난수의 값이 거의 비슷하다.
굳굳!
- 재원이형 강의
이 distribution의 cdf를 구하면 당연히 cdf의 값은 0 ~ 1이다.
이제 uniform random generator의 값으로 나온 값 y에 대해
inverse cdf, 즉 cdf^-1(y)를 구하면 ... ! 바로! 난수가 나온다..
직관적으로 예를 들면, cdf에는 기울기가 매우 큰 부분이 존재하는데,
이 부분에서는 어떤 값을 넣든간에 난수의 값이 거의 비슷하다.
굳굳!
- 재원이형 강의