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  • MATLAB随机数生成器

    千次阅读 2018-01-31 11:53:11
    1、rand() 生成(0,1)区间上均匀分布的随机数 基本语法:rand([M,N,P…]) 生成排列成M*N*P*…多维向量的随机数。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]可以省略方括号。...若安装了统计工具箱(Statistic Toolbo

    1、rand()
    生成(0,1)区间上均匀分布的随机数
    基本语法:rand([M,N,P…])
    生成排列成M*N*P*…多维向量的随机数。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]可以省略方括号。
    2、randn()
    生成服从标准正太分布(均值为0,方差为1)的随机数
    基本语法:randn([M,N,P,…])
    解释同1
    若安装了统计工具箱(Statistic Toolbox),除了以上两种基本分布外,还可以用Matlab内部函数生成符合以下分布的随机数。
    3、unifrnd()
    生成某个区间内均匀分布的随机数
    基本语法:unifrnd(a,b,[M,N,P,…])
    生成的随机数在区间(a,b)内,排列成M*N*P…多维向量。如果只写M,则生成M*M矩阵;如果参数为[M,N]则中括号可以省略。
    4、normrnd()
    生成指定均值为、标准差的正态分布的随机数
    基本语法:normrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
    5、chi2rnd()
    生成服从卡方分布的随机数,卡方分布只有一个参数:自由度v
    基本语法:chi2rnd(v,[M,N,P,…])
    6、frnd()
    生成服从F分布的随机数,F分布有两个参数:v1,v2
    基本语法:frnd(v1,v2,[M,N,P,…])
    7、trnd()
    生成服从t(Student’s t Distribution,这里student不是学生的意思,而是cosset.W.S.的笔名)分布的随机数。t分布只有一个参数:自由度v
    基本语法:trnd(v,[M,N,P,…])
    t分布比正太分布要“瘦”,随着自由度v的增大,t分布逐渐变胖,当自由度为正无穷时,它就变成标准正态分布了。
    8、betarnd()
    生成服从beta分布的随机数。beta分布有两个参数分别是A和B。下图是A=2,B=5的beta分布的PDF图形。
    基本语法:betarnd(A,B,[M,N,P,…])
    9、exprnd()
    此函数生成服从指数分布的随机数。指数分布只有一个参数:mu,下图是mu=3时指数分布的PDF图形。
    基本语法:exprnd(mu,[M,N,P,…])
    10、gamrnd()
    生成服从gamma分布的随机数。Gamma分布有两个参数:A和B。下图是A=2,B=5,Gamma分布的PDF图形

    基本语法:gamrnd(A,B,[M,N,P,…])
    11、logrnd()
    生成服从对数正态分布的随机数。其有两个参数:mu和sigma,服从这个分布的随机数取对数后均服从均值为mu,标准差为sigma的正态分布。下图是mu=1,sigma=1/1.2的对数正态分布的PDF图形。

    基本语法:logrnd(mu,sigma,[M,N,P,…])
    12、raylrnd()
    生成服从瑞利(Rayleigh)分布的随机数。其分布有1个参数:B。下图是B=2的瑞利分布的PDF图形
    基本语法:raylrnd(B,[M,N,P,…])
    13、wblrnd()
    生成服从威布尔(Weibull)分布的随机数。其分布有2个参数:scale参数A和shape参数B。下图是A=3,B=2的Weibull分布的PDF图形。
    基本语法:wblrnd(A,B,[M,N,P,…])

    还有非中心卡方分布(ncx2rnd)、非中心F分布(ncfrnd)、非中心t分布(nctrnd)

    14、unidrnd()
    生成服从离散均匀分布的随机数。unifrnd是在某个区间内均匀选取实数(可为小数或整数),unidrnd是均匀选取整数随机数。离散均匀分布随机数有1个参数:n,表示从{1,2,3,。。。,n}这n个整数中以相同的概率抽样。
    基本语法:unidrnd(n,[M,N,P,…])
    15、binornd()
    此函数生成服从二项分布的随机数。二项分布有2个参数:n,p
    基本语法:binornd(n,p,[M,N,P,…])
    16、geornd()
    生成服从几何分布的随机数。几何分布只有一个参数p
    基本语法:geornd(p,[M,N,P,…])
    17、poissrnd()
    生成服从possion分布的随机数。possion分布的参数只有一个:lambda,此参数要大于零
    基本语法:poissrnd(lambda,[M,N,P,…])
    附:
    betarnd 贝塔分布的随机数生成器
    binornd 二项分布的随机数生成器
    chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
    exprnd 指数分布的随机数生成器
    frnd f分布的随机数生成器
    gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
    geornd 几何分布的随机数生成器
    hygernd 超几何分布的随机数生成器
    lognrnd 对数正态分布的随机数生成器
    nbinrnd 负二项分布的随机数生成器
    ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器
    nctrnd 非中心t分布的随机数生成器
    ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
    normrnd 正态(高斯)分布的随机数生成器
    poissrnd 泊松分布的随机数生成器
    raylrnd 瑞利分布的随机数生成器
    trnd 学生氏t分布的随机数生成器
    unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器
    unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
    weibrnd 威布尔分布的随机数生成器

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  • 随机数Number分为伪随机数和真随机数,现阶段的伪随机数获取器获取的随机数基本可以做到无周期性,同时对结果通过一定的数学变换后,也能非常好的满足统计规律,其与真随机数的区别,在于是否具有可预测性。对于伪随机数...
  • 本文简要介绍了MATLAB数据统计与分析中的常用统计量和函数,并介绍了多种产生随机数的方法。

    常用统计量和随机数生成




    常用统计量

    1. 平均值

    1. mean(X)
    2. mean(A)
    3. mean(A,dim)
    
    1. X 为向量,返回 X 中各元素平均值
    2. A 为矩阵,返回 A 中各列元素的平均值所构成的向量
    3. 在给出的维度内的中位数

    2. 中位数

    1. median(X)
    2. median(A
    3. median(A,dim)
    
    1. X 为向量,返回 X 中各元素中位数
    2. A 为矩阵,返回 A 中各列元素的中位数所构成的向量
    3. 求给出的维度内的中位数

    3. 标准差、方差和极差

    1. D = var(X)
    2. D = var(A
    3. D = var(X,1)
    4. D = var(X,w)
    
    1. 若 X 为向量,则返回向量的样本方差。
    2. 若 A 为矩阵,则返回 A 的列向量的样本方差构成的行向量。
    3. 返回向量 X 的简单方差。
    4. 返回向量 X 的以 w 为权重的方差。
     1. std(X)
     2. std(x,1)
     3. std(x,flag,dim)
    
    1. 返回向量 X 的样本标准差。
    2. 返回向量的标准差。
    3. 返回向量中维数为 dimdim 的标准差值,其中 flag=0flag = 0 时置前因子为 1/(n1)1/(n-1); 否则置前因子为 1/n1/n.

    4. 偏度和峰度

    偏度:
    g1=1s3i=1n(XiX)3g_{1} = \frac{1}{s^{3}}\sum^{n}_{i = 1}(X_{i} - \overline{X})^{3}

    峰度:
    g2=1s4i=1n(XiX)4g_{2} = \frac{1}{s^{4}}\sum^{n}_{i = 1}(X_{i} - \overline{X})^{4}

    偏度是反映数据对称性的量。g1>0g_{1}>0 称为 右偏态 ,此时数据位于均值右边的比位于左边的多;g1<0g_{1}<0 称为 左偏态 ,所反映的情况相反。 g1g_{1} 接近于 00 ,则可认为数据是对称的.

    峰度是反映数据分布形状的量:正态分布的峰度为 33 ,若 g2g_{2}33 大很多,表示样本中有较多远离均值的数据,分布有沉重的尾巴。因此,峰度可用于衡量偏离正态分布的尺度.

    峰度-偏度检验又称为 JarqueBeraJarque-Bera 检验,该检验基于数据样本的偏度和峰度,评价给定数据是否服从未知均值和方差的正态分布的假设。对于正态分布数据,样本偏度接近于 00 ,样本峰度接近于 33.


    MATLABMATLAB 中,我们使用 jbtestjbtest 函数进行 JarqueBeraJarque-Bera 检验,测试数据对正态分布的似合程度:

    1. h = jbtest(X)
    2. h = jbtest(X,alpha)
    3. [H,P,JBSTAT,CV] = jbtest(X,alpha)
    
    1. 对输入数据向量 X 进行 JarqueBeraJarque-Bera 检验,返回检验结果 hh. 若 h=1h = 1,则在显著性水平 0.050.05 下拒绝 XX 服从正态分布的假设,若 h=0h = 0,则可认为 XX 服从正态分布。
    2. 在显著性水平 alphaalpha 下进行 JarqueBeraJarque-Bera 检验。
    3. 函数同时返回三个其他输出: PP 为检验的 pp 值,JBSTATJBSTAT 为检验统计量,CVCV 为确定是否拒绝零假设的临界值。

    随机数

    下面介绍几种常用的随机数生成方法:

    1 二项分布随机数

    在概率论和统计学中,二项分布指 nn 个独立的是/非试验中成功的次数的离散概率分布,其中没次试验成功的概率为 pp. 这样的单次成功/失败试验又称为 BernoulliBernoulli 试验。

    MATLABMATLAB 中,我们使用 binorndbinornd 函数产生二项分布随机数:

    1. R = binornd(N,P)
    2. R = binornd(N,P,m)
    3. R = binornd(N,P,m,n)
    
    1. N,PN,P 为二项分布的两个参数,返回服从参数为 N,PN,P 的二项分布的随机数,且 N,P,RN,P,R 的形式相同。
    2. mm 是一个 1x21x2 向量,它为指定随机数的个数。其中 N,PN,P 分别代表返回值 RR 中行与列的维数。
    3. m,nm,n 分别表示 RR 的行数和列数。

    2 PoissonPoisson 分布随机数

    PoissonPoisson 分布表达式为:
    f(xλ)=λxx!eλ,   x=0,1,,.f(x|\lambda) = \frac{\lambda^{x}}{x!}e^{-\lambda}, \ \ \ x = 0,1,\cdots, \infty.

    MATLABMATLAB 中,我们使用 poisspdfpoisspdf 函数获取 PoissonPoisson 分布随机数:

    y = poisspdf(x,Labmda)
    

    求取参数为 LambdaLambdaPoissonPoisson 分布的概率密度函数值。


    3 均匀分布随机数

    MATLABMATLAB 中,我们使用 unifrndunifrnd 函数获取均匀分布随机数:

    1. R = unifrnd(A,B)
    2. R = unifrnd(A,B,m,n,……)
    
    1. 生成被 AABB 指定上下端点 [A,B][A,B] 的连续均匀分布的随机数组 RR .若 A,BA,B 是数组,R(i,j)R(i,j) 是生成的被 A,BA,B 对应元素指定连续均匀分布的随机数。若 NNPP 是标量,则被扩展为和另一个输入有相同维度的数组。
    2. 返回 mnm * n*\cdots 数组。若 AABB 是标量, RR 中所有元素是相同分布产生的随机数。若 AABB 是数组,则必须是 mnm * n * \cdots 数组。

    4 正态分布随机数

    MATLABMATLAB 中提供正态分布函数 normrndnormrnd

    1. R = normrnd(mu,sigma)
    2. R = normrnd(mu,sigma,m,n,……)
    
    1. 返回均值为 mumu ,标准差为 sigmasigma 的正态分布的随机数据,RR 可以是向量或矩阵。
    2. m,nm,n 分别表示 RR 的行数和列数。

    展开全文
  • matlab直接提供了产生随机数的通用函数,但针对不同的分布,函数形式会有所不同,但通用公式如下: 命令:namernd(A,B,m,n) y = random(‘name’,A1,A2,A3, m, n) 说明:对于namernd(A,B,m,n)函数,m和n表示产生...

    本文将介绍常见分布的随机数如何产生以及一些简单的统计作图。
    一、常见分布的随机数的产生
    随机数是专门的随机试验的结果。在统计学的不同技术中需要使用随机数,比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候。而matlab直接提供了产生随机数的通用函数,但针对不同的分布,函数形式会有所不同,但通用公式如下:
    命令:namernd(A,B,m,n)
    y = random(‘name’,A1,A2,A3, m, n)
    说明:对于namernd(A,B,m,n)函数,m和n表示产生随机数的矩阵大小,例如m=1,n=1就表示产生一个随机数;m=2,n=2就表示产生一个2*2的随机数矩阵,name表示函数名。
    下面表格列出了各种分布的随机数生成函数

    函数名 调用形式 注 释
    betarnd betarnd(A, B,m,n) 参数为A, B的β分布随机数
    binornd binornd(N,P,m,n) 参数为N, p的二项分布随机数
    chi2rnd chi2rnd(N, m, n) 自由度为N的χ 2 分布随机数
    exprnd exprnd(Lambda,m,n) 参数为Lambda的指数分布随机数
    frnd frnd(N1, N2, m,n) 第一自由度为N1,第二自由度为N2的F分布随机数
    gamrnd gamrnd(A, B, m,n) 参数为A, B的γ分布随机数
    geornd geornd(P,m,n) 参数为 P的几何分布随机数
    hygernd hygernd(M,K,N,m,n) 参数为 M,K,N的超几何分布随机数
    lognrnd lognrnd(MU, SIGMA, m, n) 参数为MU, SIGMA的对数正态分布随机数
    nbinrnd nbinrnd(R, P,m,n) 参数为R, P的负二项式分布随机数
    ncfrnd ncfrnd(N1, N2, delta,m,n) 参数为N1,N2, delta的非中心F分布随机数
    nctrnd nctrnd(N, delta, m,n) 参数为N, delta的非中心t分布随机数
    ncx2rnd ncx2rnd(N, delta, m,n) 参数为N, delta的非中心卡方分布随机数
    normrnd normrnd(MU, SIGMA, m,n) 参数为MU, SIGMA的正态分布随机数
    poissrnd poissrnd(Lambda,m,n) 参数为Lambda的泊松分布随机数
    raylrnd raylrnd(B, m,n) 参数为B的瑞利分布随机数
    trnd trnd(N, m,n) 自由度为N的t分布随机数
    unidrnd unidrnd(N,m, n) 离散型均匀分布随机数
    unifrnd unifrnd ( A,B,m,n) (A,B)上连续型均匀分布随机数
    weibrnd weibrnd(A, B,m, n) 参数为A, B的威布尔分布随机数

    例:用两种命令产生符合正态分布N[10,0.5]的2 行 3 列个随机数.

    >> n=normrnd(10, 0.5, 2, 3)
    n =
       10.2688    8.8706   10.1594
       10.9169   10.4311    9.3462
    >>  y=random('norm', 10, 0.5, 2, 3)
    y =
        9.7832   11.7892    9.3251
       10.1713   11.3847   11.5175
    

    二、直方图与经验累积分布函数图形
    1.在统计学中,我们往往要求根据实验数据, 绘出直方图, 来显示数据的分布特征, 进而观察实验数据所反映的统计规律。因此在本小节中我们将学习一些简单的统计直方图的绘制方法以及经验累积分布函数图形的绘制。
    直方图的绘制函数为hist函数,在绘图部分有所讲述,本部分主要借助产生的常见分布的随机数去观察几种分布函数的直方图。

    x=5:0.1:15;
    y1=normrnd(10, 1,1,1000) ;
    subplot(2,2,1)
    hist(y1, x) ;
    title('正态分布')
    y2 = binornd(10,0.5,1,100);
    subplot(2,2,2);
    hist(y2, x) ;
    title('二项分布')
    y3 = geornd(0.1,1,1000);
    subplot(2,2,3);
    hist(y3, x) ;
    title('几何分布')
    y4 = trnd(1,1,1000);
    subplot(2,2,4);
    hist(y4, x) ;
    title('t分布')
    

    在这里插入图片描述2.在第二讲中讲过计算随机变量的累积概率值的函数,本节则要讲述如何去绘制某一分布的经验累积分布函数图形,将会用到的函数是cdfplot函数,下面就一起来看看它的用法吧。
    cdfplot(X) % 作样本 X(向量)的累积分布函数图形.
    h = cdfplot(X) %h表示曲线的句柄.
    [h,stats] = cdfplot(X) %stats 表示样本的一些特征:样本最小值、最大值、平均值、中位数和标准差.
    具体通过以下代码来展示说明:
    例:产生 50 个标准正态分布的随机数, 指出它们的分布特征, 并画出经验累计分布函数图。

    >> X=normrnd (0,1,50,1);  
    [h,stats]=cdfplot(X) 
    h = 
      Line - 属性:
                  Color: [0 0.4470 0.7410]
              LineStyle: '-'
              LineWidth: 0.5000
                 Marker: 'none'
             MarkerSize: 6
        MarkerFaceColor: 'none'
                  XData: [1×102 double]
                  YData: [1×102 double]
                  ZData: [1×0 double]
      显示 所有属性
    stats = 
      包含以下字段的 struct:
           min: -1.8269
           max: 2.1978
          mean: 0.1036
        median: 0.2412
           std: 0.8524
    

    在这里插入图片描述从图中可以看出,随着x的不断增大,累计概率密度的值越来越接近1,这符合正态分布的特点。

    展开全文
  • matlab仿真随机数的产生

    千次阅读 2019-03-01 17:27:56
    概率论和数理统计实验(matlab中实现) 一.伯努利分布 R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数,且N,P,R的形式相同。 R=binornd(N,P,m); //m是一个1*2向量,它为指定的...

    概率论和数理统计实验(matlab中实现)

    一.伯努利分布
    R=binornd(N,P); //N,P为二次分布的俩个参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数,且N,P,R的形式相同。

    R=binornd(N,P,m); //m是一个1*2向量,它为指定的随机数的个数,其中N,P分别代表返回值R中行与列的维数;

    R=binornd(N,P,m,n); //m,n分别表示R的行数与列数;

    例:
    一个射击手进行射击比赛,假设每枪射击命中率为0.45,每枪射击10次,共进行10万轮,就可以用matlab去仿真该实验的可能情况。

    编写代码如下:

    x=binornd(10,0.45,100000,1);
    hist(x,11)
    

    结果如图射击结果直方图
    从上图可以看出,该射击员每轮最有可能命中4环。

    二.泊松分布随机数

    y=poisspdf(x,lambda); 求取参数为Lambda的泊松分布的概率密度函数值。

    我要观察取不同的Lanbda值,使用poisspdf函数绘出来的泊松分布概率密度图像。(分别取2.5,5,10)

    在matlab中编程

    x=0:20;
    y1=poisspdf(x,2.5);
    y2=poisspdf(x,5);
    y3=poisspdf(x,10);
    hold on
    plot(x,y1,':r*')
    plot(x,y2,':b*')
    plot(x,y3,':g*')
    hold off
    

    泊松分布概率密度图
    三.均匀分布随机数

    1.R=unifrnd(A,B): 生成被A和B指定上下端点【A,B】的连续均匀分布的随机数组R.
    2.R=unifrnd(A,B,m,n,…): 返回mn……数组.

     a=0;
    b=1:5;
    r1=unifrnd(a,b)
    
    r1 =
    
        0.5799    0.2172    2.6572    3.2917    3.7076
    

    四.正态分布随机数
    R=normrnd(mu,sigma);返回均值为mu,标准差为sigma的正态分布的随机数据。

    R=normrnd(mu,sigma,m,n,…);m,n分布表示R的行数与列数。

    如果要得到mu=10,sigma=0.4的2行4列个正态随机数,可以在MATLAB命令行窗口输入代码:
    R=normrnd(10,0.4,2,4)

    R =

    9.7923   10.1380   10.5178    9.5354
    9.9844    9.6784    9.2855    9.9237
    
    >> R=normrnd(10,0.4,2,4)
    
    R =
    
        9.7484   10.3920   10.1876   10.4871
       10.1456   10.3034    9.5257   10.1286
    
    >> R=normrnd(10,0.4,2,4)
    
    R =
    
       10.3718   10.2499    9.9566    9.9542
        9.9151   10.1271    9.9685   10.1344
    

    因为这样的矩阵有很多,本人在此只做了三组实验。

    由于本人能力有限,编写过程中可能存在不足之处,望大家海涵~~~~
    谢谢大家

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  • 点击上方“蓝字”关注我们本文将介绍常见分布的随机数如何产生以及...而matlab直接提供了产生随机数的通用函数,但针对不同的分布,函数形式会有所不同,但通用公式如下:命令:namernd(A,B,m,n)y = random(‘name’...
  • matlab随机数的产生: 二项分布随机数的产生: clear all; r=binornd(6,0.8) R=binornd(6,0.8,4,5) %产生一个4* 5的矩阵 泊松分布: clear all; r=poissrnd(6) %泊松分布 R=poissrnd(6,3,3) %产生一个3* 3的矩阵 ...
  • 建议按照课程顺序学习,帮助大家更好的掌握该领域的应用和知识,并在实战编程中深入学习和开展研究。相信经过努力学习和反复实践,可以取得收获。...
  • 一、实验内容 利用密码技术或者专门的随机数产生算法产生随机数,并对产生的随机数进行统计分析。 二、实验原理 (一)本次实验使用了两种方法生成随机数...(二)生成的随机数序列,我采用了matlab随机数进行统计分析。
  • 生成随机数分布直方图2. 生成随机数矩阵,服从均匀分布 1. 生成随机数分布直方图 x = rand(10) % 生成10行10列的随机数矩阵,其元素服从[0,1]上均匀分布 y = x(:); % 将x按列拉长成一个列向量 hist(y) % 绘制频数...
  • MATLAB中的随机数发生函数

    千次阅读 2012-05-17 11:11:35
    MATLAB中有两个基本的(伪)... 统计工具箱(Statistics Toolbox)中那些较为复杂的随机数发生函数通过调用它们来实现, 比如均匀分布函数unifrnd要调用rand, 正态分布函数normrnd要调用randn, 等等. 每次启动MATLAB时ran
  • 1、rand()生成(0,1)区间上均匀分布的随机数基本语法:...2、randn()生成服从标准正太分布(均值为0,方差为1)的随机数基本语法:randn([M,N,P,...])解释同1若安装了统计工具箱(StatisticToolbox),除了以上两种基本...
  • `9 Y) n7 _7 N5 G1 K( Q随机数序列在数值分析和概率统计中占有非常重要的地位,因为使用蒙特卡罗模拟方法的前提就是要求很多足够多的,真正的随机数matlab是基于某种算法,通过rand函数来产生随机数的。从随机数...
  • 先来给大家介绍一下Matlab统计工具箱:Statistics Toolbox。能广泛支持统计计算任务。 下面介绍一些基本的随机数生成函数: 分布类型 函数名称 调用格式 二项分布 binornd ...
  • MATLAB 概率统计

    千次阅读 2015-07-24 21:33:02
    matlab概率统计函数(一) 第4章 概率统计 本章介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式,这些命令存放于MatlabR12\Toolbox\Stats中。 4.1 随机数的产生 4.1.1 二项分布的随机数据的产生 ...
  • 函数名以rnd结尾: 上表见《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》P124——P125
  • 创建一个RandStream类对象s,其随机数生成器的算法为'mlfg6331_64',初始种子为102. 调用对象s的randn方法生成10行10列的随机数矩阵x,其元素服从标准正态分布 1. 创建一个RandStream类对象s,其随机数生成器的...
  • Matlab概率统计编程指南 第4章 概率统计 本章介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式,这些命令存放于MatlabR12\Toolbox\Stats中. 4.1 随机数的产生 4.1.1 二项分布的随机数据的产生 命令 参数为N,P的二项...
  • 第4章概率统计本章介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式,这些命令存放于MatlabR12\Toolbox\Stats中。4.1随机数的产生4.1.1二项分布的随机数据的产生命令参数为N,P的二项随机数据函数binornd格式R=binornd(N...
  • 单个的随机数发生器在周期性等方面存在缺陷,组合发生器是将两个或者多个独立的随机数发生器以某种方式组合起来,使得新组合的随机数发生器具有更长的周期和良好的统计性质。 在组合发生器中比较著名的是M.D....
  • 最近统计模拟课在学模拟生成服从某一分布的随机数,在此做一个整理。1.生成离散型随机变量1.1生成几何分布随机数1.1.1inverse transform method对于形如 的概率密度函数,因为 ,其中 ,所以 几何分布的密度函数为:...
  • 原创:hxj7本文介绍了如何变换均匀分布以便对特定分布进行抽样。如果你要进行随机抽样,R语言提供了诸多现成的函数供你使用,比如:runif: 均匀分布抽样rbinom: 二项分布抽样rpois: 泊松分布抽样rnorm: 正态分布抽样...
  • 数据的平滑处理在对时间序列进行统计分析时,往往需要对数据进行平滑处理。主要工具有smooth函数、smoothts函数和medfilt1函数。MATLAB曲线拟合工具箱中提供了smooth函数,用来对数据进行平滑处理,其调用格式如下:...

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