Generador de números aleatorios gaussianos en línea

Características y uso práctico

Este generador utiliza la transformada de Box-Muller para convertir dos valores uniformes generados por el navegador (con crypto.getRandomValues) en una muestra con distribución normal estándar. Luego ajusta cada valor según la media y la desviación estándar que hayas indicado.

Ejemplo concreto

Si configuras media = 100 y desviación estándar = 15, y generas 1000 números, la mayoría de los resultados se concentrarán alrededor de 100. Sin embargo, en una muestra corta (por ejemplo, 10 números) la media muestral puede diferir notablemente de 100 y podrían aparecer valores a varias desviaciones estándar de distancia.

Casos de uso

• Simular datos de pruebas educativas o psicológicas con distribución normal.
• Generar valores para modelos financieros o de riesgo (recuerda que no es asesoramiento financiero).
• Crear conjuntos de datos de práctica para análisis estadístico.

Limitaciones importantes

• Los resultados se generan localmente y no son reproducibles: no hay semilla ni opción para fijar una.
• La herramienta solo produce muestras; no dibuja histogramas, no realiza pruebas de normalidad ni calcula intervalos de confianza.
• El redondeo a la cantidad de decimales elegida puede hacer que valores distintos aparezcan como iguales en la salida.

Preguntas frecuentes

¿Qué ocurre si pongo una desviación estándar de 0?

Si la desviación estándar es 0, todos los números generados serán iguales a la media que hayas indicado, formateados con la cantidad de decimales seleccionada.

¿Puedo obtener los mismos resultados dos veces?

No. Como los números provienen de crypto.getRandomValues y no hay semilla, cada generación es independiente y no se puede repetir la misma secuencia.

¿La herramienta garantiza que los datos sigan una distribución normal perfecta?

La transformada de Box-Muller produce valores que teóricamente siguen una distribución normal, pero cualquier muestra finita puede desviarse de la curva ideal. No se realizan pruebas de bondad de ajuste.