lognormal()とlognormal2()は類似の関数ですが、パラメータの定義が異なります。lognormal()は、
wikipediaや他のサイトで定義されているパラメータ定義を使用します。lognormal2()は、Expertfitの最新版で定義されているパラメータを使用します。本質的に、パラメータは次のように変換できます。
lognormal( location, normalmean, normalstdev ) = lognormal2( location, Math.exp( normalmean ), normalstdev )
lognormal2( location, scale, shape ) = lognormal( location, Math.log( scale ), shape ) (Math.exp(x)はeのx乗で、Math.log(x)はxの自然対数です)。
正しい分布を使用していることを確認してください。誤った分布を使用すると、不適切なシミュレーション結果が得られることがあります。
lognormal( location, normalmean, normalstdev, stream )は連続確率分布です。
入力: location : ( -
∞,
∞ )
(Math.exp( normalmean ) > 0)となるようなnormalmean
(normalstdev > 0)となるようなnormalstdev
streamは、FlexSimの乱数ストリーム{0,1,2,...}のいずれかを参照します。
出力: range = ( location ,
∞ )
mean = location + Math.exp( normalmean + normalstdev²
⁄ 2)
variance = Math.exp( 2*normalmean + normalstdev² ) [ Math.exp( normalstdev² ) − 1 ]
確率密度関数:

可能な用途:一部のタスクを実行する時間のモデル化、および多数の他の数量の積となる数量をモデル化するため使用されます。データがない場合に概略モデルとしても使用できます。
コメント:対数正規分布の確率密度は、normalstdev > 1についてはgamma( normalstdev, normalmean )およびweibull( normalstdev, normalmean )の密度に近い形となりますが、x=0付近で大きなスパイクが発生することがあり、多くの場合にはこれが有用です。