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微信红包的随机算法是如何实现的？
首先，我们来讨论一下为什么采用截尾正态分布。首先，介绍更直接的方法。如果我有50元的话，送给25个人。然后我连续均匀分布，随机生成24个位于0到50的数字。这24个数字将整个0-50的区间分为25个，分别分为25个人。但事实并非如此。学过序列统计的人应该知道，因为这24个点是连续均匀分布产生的，所以他们的序列统计量也是连续均匀分布产生的，所以他们之间的间隔分布是指数分布。具体证明可以参考JohnRice2007。
如果没有序列统计的背景，我们也可以模拟。我有60元钱，根据上述数据生产机理随机分为60份(因此，人均1元左右)，操作10000次，对数据集中后的归一化处理。由于中心极限定理，该分布反应总体分布。画柱形图如下:
可以看出符合指数分布。这种机理不好的地方是，很多人得到的钱非常少，但极少数人得到的钱非常多，可能有公平性的问题，可能会影响提取者的积极性。截尾正态分布可以更好地避免这样的问题，因为更多的人的红包大小会聚集在平均值附近，而且因为尾部的衰减更快，所以获得特别大的红包的概率也会相应地减少，有助于提高公平性和参的积极性。这证明了马铃薯的意见，具体的截止方向可能需要获得更多的数据。
以下是我两个样本的柱形图
大家可以比较我的柱形图和上指数分布柱形图。注意:1.更多人获得的红包在平均值附近2.获得2.5元以上红包的概率几乎为零(实际上，第一个钱包的最高值是2.06，第二个钱包的最高值是2.10)。但是，如果指数分布(或者均匀连续分布的数据产生机制)，每个60元的红包中都有一定量的提取者提取3元以上或者4元以上的红包。
我进一步检查了正式假设。以下是样品1、样品2的分数图(QQ-Qlot)
如果完全符合正态分布，所有点都应该在对角线附近。事实并非如此。两个样本在一定程度上符合正态分布的假设，但两端有一定的异常值。原因有两个，一个样本小，大数量定理不能完全进入，容易出现异常值。两者两者的样本是截止的正态分布，所以图和完全正态分布可能有差异。
接下来，我将讨论获得钱包的大小和抢劫钱包的关系。我的结论是，红包的大小和抢红包没有统计意义上的关系。以下是我两个样本的红包数量，我按时间顺序排序，所以越靠右的人代表越抢红包的人。
如图所示，实际上抢钱包还是抢钱包对钱包大小的影响不一定很大。实际上，我的两个样本中，抢到的钱数随着时间的推移逐渐减少，减少的量非常少。因此，楼上马铃薯举的例子中向上的倾向可能是样品特性，没有普遍性。当然，我也只有两个样本。进一步的结论可能需要更多的人收集和贡献钱包的数据。
实际上，如果我们整合了第一个结论，腾讯这样的设计是逻辑性的。在第一个结论中，我们谈到了截止分布与指数分布相比的优势在于其公平性。因此，腾讯的选择用截尾分布来表明对公平性的重视。那么，想象一下这样特意选择生产方式更复杂的尾巴分布提高公平性的企业，为什么后来抢红包的人会得到更大的红包呢？这似乎有点矛盾。
综上所述，我的两个主要结论如下
1)红包的大小遵循最后的正态分布，其优点是减少红包的大小分布的方差，使更多的人提取的红包在平均值附近，同时也给一部分人提取大红包的机会，整体上提高了红包提取人的积极性和游戏的公平性
2)提取红包的大小与提取红包没有关系。一个可能的红包产生机制是，当红包发行者<；准备红包>；程序自动根据最后分布产生相应大小、相应数量的红包，随机发送给提取红包的人。同样，这样的随机过程有助于提高游戏的公平性，减少了提取红包的人的投机操作(也就是说，故意等钱包空了再提取)的动机。我知道朋友谈到她腾讯工作的朋友确认了红包的发生是<；准备红包>的时候完成了，所以在一定程度上提高了我推测的可靠性。
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