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  • 做实验计算联合熵需要使用概率密度。 函数accumarray不是太行,方阵中很多的0浪费内存,我可没有几百G的内存ε=(´ο`*)))唉。 Matlab代码实现 function tong1joint = calmi(u1, u2, wind_size) x = [u1, u2]; //%...

    数学公式什么的没有。

    做实验计算联合熵需要使用概率密度。

    函数accumarray不是太行,方阵中很多的0浪费内存,我可没有几百G的内存ε=(´ο`*)))唉。

    Matlab代码实现

    function tong1joint = calmi(u1, u2, wind_size)
    x = [u1, u2];   //% x是2个列向量组成的矩阵
    n = wind_size; // % 列向量长度
    xmax = max(x(:,1));
    tongwidth = xmax;
    tong1 = zeros(2,tongwidth);	// % 这算是桶吧
    for i = 1:n
       if x(i,2) == 1
           tong1(1,x(i,1)) = tong1(1,x(i,1)) +1;
       else
           tong1(2,x(i,1)) = tong1(2,x(i,1)) +1;
       end
    end
    tong1pmf = tong1/n;  													 //% u1和u2的联合概率密度
    tong1joint = (tong1pmf(:))'*log2((tong1pmf(:))+eps);   // % 联合熵
    

    实例

    没有实例。

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  • 二维正态随机变量概率密度函数三维图的matlab实现 1.二维正态随机变量 二维正态随机变量是最常见的一种二维随机变量分布。其联合概率密度函数为: p(x,y)=12πσXσY1−r2⋅exp{−12(1−r2)[(x−mX2)σX2−2r(x−mX)...

    二维正态随机变量概率密度函数三维图的matlab实现

    1.二维正态随机变量

    二维正态随机变量是最常见的一种二维随机变量分布。其联合概率密度函数为:
    p(x,y)=12πσXσY1r2exp{12(1r2)[(xmX2)σX22r(xmX)(ymY)σXσY+(ymY2)σY2]} p(x,y)=\frac{1}{2\pi \sigma _X\sigma _Y\sqrt{1-r^2}}\cdot exp\{ -\frac{1}{2(1-r^2)}[\frac{(x-m_X^2)}{\sigma_X ^2}-\frac{2r(x-m_X)(y-m_Y)}{\sigma_X\sigma_Y}+\frac{(y-m_Y^2)}{\sigma_Y^2}]\}

    变量 含义
    σX\sigma_X 随机变量X的方差
    σY\sigma_Y 随机变量Y的方差
    mXm_X 随机变量X的方差
    mYm_Y 随机变量Y的方差
    r 随机变量X、Y相关系数

    2.Mtalab画联合概率密度三维图

    σX=σY=1,mX=mY=5,r=0\sigma_X=\sigma_Y=1,m_X=m_Y=5,r=0,画联合概率密度的三维曲面如下:

    • 三维视图

    在这里插入图片描述

    • X-Z视图:
      在这里插入图片描述
    • Y-Z视图:
      在这里插入图片描述
    • 任意视图(体验视觉冲击力)
      在这里插入图片描述

    3.matlab代码

    clc
    close all
    clearvars
    Dx=1;%方差
    Dy=1;%方差
    mx=5;
    my=5;
    r=0;
    x=0:0.05:10;
    y=0:0.05:10;
    [X,Y]=meshgrid(x,y);
    p2=(1/(2*pi*Dx*Dy*sqrt(1-r^2)))*exp((-1/(2*(1-r^2)))*((X-mx).^2/Dx^2)-(2*r*(X-mx).*(Y-my)/(Dx*Dy)+(Y-my).^2/Dy^2));
    mesh(X,Y,p2)
    title('随机变量X、Y的联合概率密度')
    xlabel('X')
    ylabel('Y')
    zlabel('联合概率密度')
    
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  • 一元连续型随机变量及其概率密度 一、联合概率密度函数 1.1、性质 1.2、例

    前言: 一元连续型随机变量及其概率密度

    一、联合概率密度函数

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    1.1、性质

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    1.2、例

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    二、边际概率密度

    二元随机变量分布函数、 边际分布函数及条件分布函数

    2.1、性质

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    在这里插入图片描述

    2.2、例

    2.2.1、例1:联合概率密度计算边际概率密度

    在这里插入图片描述

    2.2.2、先计算联合概率密度

    在这里插入图片描述

    三、条件概率密度

    3.1、性质

    在这里插入图片描述
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    3.2、例

    3.2.1、例1

    在这里插入图片描述

    通过条件概率密度计算边际概率密度
    在这里插入图片描述

    3.2.2、例2

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    3.2.3、例3

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    四、综合对比

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  • 二维随机变量

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    概率论对于学习 NLP 方向的人,重要性不言而喻。于是我打算从概率论基础篇开始复习,也... - 概率密度 边缘概率密度 条件概率密度 独立性 需要有二重积分相关知识 - Z = X + Y 分布 Z = XY 分布 Z = max{X, Y} 分布

空空如也

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二维随机变量条件概率密度