精华内容
下载资源
问答
  • MATLAB生成负指数分布

    千次阅读 2019-03-29 22:29:44
    实现代码如下: x=0:0.001:10; y=5*exp(-x); plot(x,y);

    实现代码如下:

    x=0:0.001:10;
    y=5*exp(-x);
    plot(x,y);

    展开全文
  • MATLAB中拟合负指数的曲线分布,希望对你有所帮助。
  • 通过Matlab实现了FSO链路的负指数分布、K分布、Gamma-Gamma分布模型的概率密度函数,可以对比分析三种分布的概率密度函数,并可以根据画出不同湍流强度条件下的pdf。
  • 概率特性仿真实验与程序-Matlab仿真-随机数生成-负指数分布-k阶爱尔兰分布-超指数分布使用Java中的SecureRandom.nextDouble()生成一个0~1之间的随机浮点数,然后使用反函数法生成一个符合指数分布的随机变量(反函数...

    概率特性仿真实验与程序-Matlab仿真-随机数生成-负指数分布-k阶爱尔兰分布-超指数分布

    使用Java中的SecureRandom.nextDouble()生成一个0~1之间的随机浮点数,然后使用反函数法生成一个符合指数分布的随机变量(反函数求得为 x=ln(1R)λ )。指数分布的参数 λ getExpRandomValue函数中的参数lambda。生成一个指数分布的随机变量的代码如下,后面都将基于该函数生成一组负指数分布、K阶爱尔兰分布、2阶超指数分布随机变量,然后将生成的随机数通过matlab程序进行仿真,对随机数的分布特性进行验证。

    public static double getExpRandomValue(double lambda)
    {
        return (-1.0/lambda)*Math.log(1-SecureRandom.nextDouble());     
    }

    生成一组参数为lambda( λ )的负指数分布的随机变量

    通过下面的函数生成一组 λ 参数为lambda的随机变量,其中size表示随机变量的个数。通过该函数生成之后,可以将这些随机值保存在文件中,以备分析和验证,比如保存在exp.txt文件中,供下面介绍的matlab程序分析。

        public static double[] genExp(int size, double lambda)
        {
            double[] array = new double[size];
            while(--size>=0) 
            { 
                array[size] = getExpRandomValue(lambda);
            }
            return array;
        }
    

    通过genExp(1000000, 0.2)生成1000000个 λ 参数为0.2的随机变量,然后保存到exp.txt中,然后使用下面的matlab程序对这些随机数的性质进行验证,如果这些随机数符合 λ =0.2的负指数分布,则其均值应为 1/λ ,即1/0.2=5,其方差应为 1/λ2=1/(0.20.2)=25 。然后对这些随机数的概率分布进行统计分析,以长度为1的区间为统计单位,统计各区间内随机数出现的频数,求出在各区间的概率,绘制图形,与参数为 λ 的真实负指数分布曲线进行对比。以下为matlab代码。

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %%测试以λ=0.2为参数的负指数分布
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    
    randomValues = load ('d:/exp.txt');%从文件导入生成的随机数
    X = 1:1:80;%以长度为1的区间为统计单位,统计1~80内的随机数频数
    
    m = mean(randomValues);%计算平均值,如果生成的随机数正确,均值应=1/λ=1/0.2=5
    d = var(randomValues);%计算方差,方差应=1/λ^2=1/(0.2^2)=25
    
    all_count = length(randomValues);%随机数个数,方面后面将频数转成概率
    [f,xout] = hist(randomValues, X);%按区间统计频数
    for i=1:length(X)
        f(i) = f(i)/all_count;%频数转概率
        end;
    
    Y = 0.2*exp(-1*0.2*X);%画出λ=0.2的负指数分布概密函数曲线
    plot(X,f,X,Y,'r');%与随机生成的概密函数曲线对比
    grid on;%显示格线
    legend('统计曲线','实际曲线');%图形注解
    
    title_str = sprintf('参数:0.2  均值:%d  方差:%d', m, d);
    title(title_str);

    如下图所示,均值为4.996423,约等于5,方差为24.96761,约等于25,与实际情况相符。此外,通过matlab统计的概率密度函数曲线与真实曲线基本重合(其中在0-1之间没有重合的原因是,实际情况是在0-1之间有无数个点,而matlab统计时以1为一个区间进行统计,只生成了一个统计项,而这无数个点的概率全部加到1点处,因此两条线没有重合,而且1点处的值远大于实际值,如果统计单位划分越细,0-1之间的拟合度更高),表明生成的随机数符合负指数分布。
    这里写图片描述

    生成一组参数为lambda( λ )的k阶爱尔兰分布的随机变量

    通过下面的函数生成一组 λ 参数为lambda的k阶爱尔兰分布随机变量,其中size表示随机变量的个数,k表示阶数。由于k阶爱尔兰分布是k个相同lambda的负指数分布的串联,因此可以将连续k个负指数分布的随机变量相加成为一个爱尔兰分布的随机变量,从而生成爱尔兰分布的随机变量,如下面程序所示。通过该函数生成之后,可以将这些随机值保存在文件中,以备分析和验证,比如保存在erlang_k.txt文件中,供下面介绍的matlab程序分析。

        public static double[] genErlang(int size, double lambda, int k)
        {
            double[] array = new double[size];
            while(--size>=0) 
            { 
                for(int i = 0; i<k; i++)
                    array[size] += getExpRandomValue(lambda);
            }
            return array;
        }

    通过genErlang(1000000, 0.2, 2)、genErlang(1000000, 0.2, 4)、genErlang(1000000, 0.2, 8)分别生成1000000个 λ 参数为0.2的2、4、8阶爱尔兰随机变量,然后分别保存到erlang_2.txt、erlang_4.txt、erlang_8.txt中,然后使用下面的matlab程序对这些随机数的性质进行验证,验证的方法与上面相同,对于k=2,则其均值应为 k/λ ,即2/0.2=10,其方差应为 k/λ2=2/(0.20.2)=50 ;同理,对于k=4,均值应等于20,方差应等于100;对于k=8,均值应等于40,方差应等于200。下图为matlab代码。

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %%测试以λ=0.2为参数,K分别为2、4、8的爱尔兰分布
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    
    randomValues_2 = load ('d:/erlang_2.txt');%从文件导入生成的λ=0.2 K=2的随机数
    randomValues_4 = load ('d:/erlang_4.txt');%从文件导入生成的λ=0.2 K=4的随机数
    randomValues_8 = load ('d:/erlang_8.txt');%从文件导入生成的λ=0.2 K=8的随机数
    X = 1:1:80;%以长度为1的区间为统计单位,统计1~80内的随机数频数
    
    m_2 = mean(randomValues_2);%计算平均值,如果生成的随机数正确,均值应=K/λ=2/0.2=10
    d_2 = var(randomValues_2);%计算方差,方差应=K/λ^2=2/(0.2^2)=50
    
    m_4 = mean(randomValues_4);%计算平均值,如果生成的随机数正确,均值应=K/λ=4/0.2=20
    d_4 = var(randomValues_4);%计算方差,方差应=K/λ^2=4/(0.2^2)=100
    
    m_8 = mean(randomValues_8);%计算平均值,如果生成的随机数正确,均值应=K/λ=8/0.2=40
    d_8 = var(randomValues_8);%计算方差,方差应=1/λ^2=8/(0.2^2)=200
    
    all_count_2 = length(randomValues_2);%随机数个数,方面后面将频数转成概率
    [f_2,xout_2] = hist(randomValues_2, X);%按区间统计频数
    for i=1:length(X)
        f_2(i) = f_2(i)/all_count_2;%频数转概率
        end;
    
    all_count_4 = length(randomValues_4);%随机数个数,方面后面将频数转成概率
    [f_4,xout_4] = hist(randomValues_4, X);%按区间统计频数
    for i=1:length(X)
        f_4(i) = f_4(i)/all_count_4;%频数转概率
        end;
    
    all_count_8 = length(randomValues_8);%随机数个数,方面后面将频数转成概率
    [f_8,xout_8] = hist(randomValues_8, X);%按区间统计频数
    for i=1:length(X)
        f_8(i) = f_8(i)/all_count_8;%频数转概率
        end;
    
    plot(X,f_2,'r',X,f_4,'g',X,f_8,'b');
    
    str1 = sprintf('k:2 m:%d d:%d', m_2, d_2);
    str2 = sprintf('k:4 m:%d d:%d', m_4, d_4);
    str3 = sprintf('k:8 m:%d d:%d', m_8, d_8);
    legend(str1,str2,str3); %图形注解

    如下图所示,k=2时,均值为9.992167,约等于10,方差为49.93048,约等于50;k=4时,均值为20.00298,约等于20,方差为100.4140,约等于100;k=8时,均值为40.03118,约等于40,方差为200.4146,约等于200,以上结果都与实际情况符合。
    这里写图片描述

    生成一组2阶超指数分布的随机变量

    通过下面的函数生成一组 λ 参数分别为lambda1和lambda2的2阶超指数分布随机变量,其中size表示随机变量的个数,lambda1和lambda2表示两个负指数分布的 λ 参数,这里指定进入分支1的概率为α1,进入分支2的概率为α2。由于2阶超指数分布是2个 λ 参数分别为lambda1和lambda2的负指数分布的并联,且以一定概率进入各分支,因此可以根据概率随机的从两个 λ 参数不同的负指数分布中抽取一个随机变量作为一个超指数分布的随机变量,如下面程序所示。通过该函数生成之后,可以将这些随机值保存在文件中,以备分析和验证,比如保存在hyper_exp.txt文件中,供下面介绍的matlab程序分析。

        public static double[] genHyperExp(int size, double lambda1, double lambda2)
        {
            double a1 = 0.3;//a1:进入分支1的概率   因此a2=1-a1=0.7
    
            double[] array = new double[size];
            while(--size>=0) 
            { 
                if(SecureRandom.nextDouble()>a1)
                    array[size] = getExpRandomValue(lambda2);
                else
                    array[size] = getExpRandomValue(lambda1);
            }
            return array;
        }

    通过genHyperExp(1000000, 0.2, 0.5)生成1000000个 参数分别为0.2和0.5,α1=0.3、α2=0.7的超指数分布随机变量,然后保存到hyper_exp.txt中,使用下面的matlab程序对这些随机数的性质进行验证,验证的方法与上面相同,如果生成的随机数正确,均值应=α1/λ1+α2/λ2=0.3/0.2+0.7/0.5=2.9,方差应=2*(α1/λ1^2+α2/λ2^2)-(α1/λ1+α2/λ2)^2=12.19。下图为matlab代码。

    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %%测试λ1=0.2、λ1=0.5、α1=0.3、α2=0.7的2阶超指数分布
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    
    randomValues = load ('d:/hyper_exp.txt');%从文件导入生成的随机数
    X = 1:1:80;%以长度为1的区间为统计单位,统计1~80内的随机数频数
    
    m = mean(randomValues);%计算平均值,如果生成的随机数正确,均值应=α1/λ1+α2/λ2=0.3/0.2+0.7/0.5=2.9
    d = var(randomValues);%计算方差,方差应=2*(α1/λ1^2+α2/λ2^2)-(α1/λ1+α2/λ2)^2=12.19
    
    all_count = length(randomValues);%随机数个数,方面后面将频数转成概率
    [f,xout] = hist(randomValues, X);%按区间统计频数
    for i=1:length(X)
        f(i) = f(i)/all_count;%频数转概率
        end;
    
    plot(X,f);
    grid on; % 显示格线
    title_str = sprintf('均值:%d  方差:%d', m, d);
    title(title_str);

    如下图所示,均值为2.896629,约等于2.9,方差为12.17702,约等于12.19,以上结果与实际情况符合。
    示意图

    展开全文
  • 概率特性仿真实验与程序-Matlab仿真-随机数生成-负指数分布-k阶爱尔兰分布-超指数分布 使用Java中的SecureRandom.nextDouble)生成一个0~1之间的随机浮点数然后使用反函数法生成一个符合指数分布的随机变量反函数求得...
  • 负指数分布
  • 这节介绍常用分布。分常用离散分布和常用连续分布两类。常用离散分布二项分布(Binomial Distribution)记 为 重伯努利试验中成功的事件(记为 )的次数,则 服从二项分布。记 为事件 发生的概率, 的分布列为: 记 ...

    bc668ea9ca34e6e1878a5be50e9be050.png

    这节介绍常用分布。分常用离散分布和常用连续分布两类。

    常用离散分布

    二项分布(Binomial Distribution)

    重伯努利试验中成功的事件(记为
    )的次数,则
    服从二项分布。记
    为事件
    发生的概率,
    的分布列为:

    符号“~”读作“服从于”,该记号表示随机变量

    服从参数为
    的二项分布。

    容易想到,二项概率恰好是二项式

    的展开式的第
    项,这也是“二项分布”的名称的由来。

    d53b3700dd49fd7f381402e7c2996a63.png
    二项分布线条图

    应用举例:

    1. 设射手命中率为
      ,则射击
      次,命中的次数
      .
    2. 已知人群中色盲率为
      ,在人群中随机调查50个人,则其中色盲患者
      .
    3. 某药品的有效率为
      ,今有
      人服用,则服药有效的人数
      .
    4. ……
    数学期望:

    方差:

    两点分布(Bernoulli Distribution)

    是一种当

    时的特殊的二项分布,又名
    0-1分布伯努利分布,用来描述一次伯努利试验中成功的次数
    服从两点分布,分布列为:

    或表示为:

    其中

    为事件成功的概率。

    应用举例:

    1. 小明投篮命中率为
      ,投篮一次,其命中的次数
    2. 彩票中奖率为
      ,小明购买一张彩票,其中奖的次数
    3. 不会做的单项选择题做对的概率为
      ,随机选择一个选项,做对的次数
    4. ……

    两点分布是特殊的二项分布,在二项分布数学期望和方差的公式中取

    得到两点分布:
    数学期望:

    方差:

    二项分布与两点分布的关系:若有一列独立同分布

    的随机变量序列
    ,则其和:

    这个结论表明两点分布具有可加性,且对于服从

    的随机变量
    ,可看做由
    个独立同分布于
    的随机变量
    的和。

    上述“独立同分布”、“可加性”的概念,见:coffee:多维随机变量函数的分布

    泊松分布(Poisson Distribution)

    分布列:

    。常与单位时间、单位面积、单位体积上的计数过程相联系。

    1644ec7c72b84bdd09e0b04885d26039.png
    泊松分布线条图

    应用举例:

    1. 某时间段内,来到某商场的顾客数
    2. 单位时间内,某网站的点击量
    3. 一平方米内玻璃上的气泡数
    4. ……
    数学期望:

    方差:

    这里数学期望为

    是指
    的均值为
    。譬如对于应用举例1.,某段时间内,来到某商场的顾客数平均而言是
    。其他的应用类似。

    超几何分布(Hypergeometric Distibution)

    设有

    件产品,其中有
    件不合格品。若从中不放回地随机抽取
    件,则其中含有的不合格品的件数
    服从超几何分布,分布列为:

    记为

    .其中
    ,且
    均为正整数。

    应用举例:从有10件不合格品的100件产品中随机抽取5件,则抽取的产品中不合格品数

    数学期望:

    方差:

    几何分布(Geometric Distribution)

    在伯努利试验序列中,记每次试验中事件

    发生的概率为
    ,如果
    为事件
    首次出现时的试验次数,则
    服从几何分布,分布列为:

    记作

    应用举例:

    1. 某产品的不合格率为
      ,首次查到不合格品的检查次数
    2. 某射手的命中率为
      ,首次命中的射击次数
    3. 掷一颗骰子,首次出现六点的投掷次数
    4. ……
    数学期望:

    方差:

    几何分布的无记忆性

    ,对任意正整数
    ,有:

    该性质表明,在前

    次试验中
    没有出现的条件下,则在接下去的
    次试验中
    仍未出现的概率只与
    有关,而与以前的
    次试验无关,似乎忘记了前
    次试验结果,这就是
    无记忆性

    负二项分布(Negative Binomial Distribution)

    在伯努利试验序列中,记每次试验中事件

    发生的概率为
    ,如果
    为事件
    次出现时的试验次数,则
    的可能取值为
    ,称X服从
    负二项分布巴斯卡分布,其分布列为:

    记作:

    ,当
    时即为几何分布,即
    几何分布是特殊的负二项分布。从二项分布和负二项分布的定义中看出,二项分布是伯努利试验次数
    固定,事件
    成功的次数
    中取值;而负二项分布是事件
    成功的次数
    固定,伯努利实验次数
    中取值,可见负二项分布的“负”字的由来。

    应用举例:

    1. 某产品的不合格率为
      ,产品总数大于5,查到第5件不合格品时,检查次数
    2. 某射手的命中率为
      ,第十次命中的射击次数
    3. 掷一颗骰子,第三次出现六点时,投掷次数
    4. ……
    数学期望:

    方差:

    从负二项分布和几何分布的数学期望和方差的关系可知,类比二项分布与两点分布的关系,可以得到下面的结论:

    若有一列独立同分布

    的随机变量序列
    ,则其和:

    这并不是说明几何分布具有可加性因为可加性要求服从该类分布的随机变量的和仍服从该类分布,但是服从几何分布的随机变量的和服从负二项分布,这个概念要特别注意。上述结论只能说明对于服从

    的随机变量
    ,可看做由
    个独立同分布于
    的随机变量
    的和。

    常用连续分布

    正态分布

    若随机变量

    的密度函数为:

    则称

    服从正态分布,称
    为正态变量。记
    。其中
    位置参数,用于控制曲线在
    轴上的位置;
    尺度参数,用于控制曲线的形状。

    分布函数:

    0fd82ca74e3563453955f415898bda01.png
    密度函数及分布函数

    a76b6692a4784cf68fc8c8cba65664ca.png
    不同参数的正态分布图像
    数学期望:

    方差:

    时的正态分布为
    标准正态分布,其密度函数和分布函数分别为:

    任何一个正态变量均可以通过标准化转化为标准正态变量,即若

    ,则:

    其中

    为标准正态变量。

    下面不加证明地给出一些常用性质:

    其他的类似。

    正态分布常用的

    原则:

    均匀分布

    若随机变量

    的密度函数为:

    服从区间
    上的均匀分布,记作
    ,其分布函数:

    7591a7c5add0bea56fdd1aaddb2f848c.png
    密度函数及分布函数

    均匀分布又称作平顶分布(因其概率密度为常值函数)。

    数学期望:

    方差:

    指数分布

    若随机变量

    的密度函数为:

    则称

    服从参数为
    的指数分布,记作
    。指数分布的分布函数为:

    8a14a2897a8737d7a9e5a74d84de5d02.png
    密度函数

    指数分布是一种偏态分布,指数分布随机变量只可能取非负实数。指数分布常被用作各种“寿命”分布,譬如电子元器件的寿命动物的寿命电话的通话时间随机服务系统中的服务时间等都可假定服从指数分布。指数分布在可靠性排队论中有着广泛的应用.。

    数学期望:

    方差:

    指数分布的无记忆性

    若随机变量

    ,则对任意的
    ,有:

    证明:

    因为

    ,所以
    。又因为

    由条件概率可得:

    证毕。

    该式的含义为:记

    是某种产品的使用寿命
    ,若
    服从指数分布,那么已知此产品使用了
    没发生故障,则再能使用
    而不发生故障的概率与已使用的
    无关,只相当于重新开始使用
    的概率,即对已使用过的
    没有记忆。

    伽玛分布

    先引入伽玛函数:

    其中参数

    。伽玛函数具有下列性质:

    为自然数
    时:

    伽玛分布:

    若随机变量

    的密度函数为:

    称X

    服从伽玛分布,记作
    。其中
    为形状参数,
    为尺度参数。

    47ec517cb09fb414b3e2b032581a3810.png
    密度函数
    数学期望:

    方差:

    伽玛函数的特例:

    1. 时的伽玛分布为指数分布:

    2.称

    的伽玛分布为自由度为
    (卡方)分布,记作

    因卡方分布是特殊的伽玛分布,故不难求得卡方分布的:

    数学期望:

    方差:

    卡方分布的唯一参数

    称为它的自由度,具体含义在之后的数理统计中会给出。

    贝塔分布

    先给出贝塔函数:

    其中参数

    。贝塔函数具有以下性质:

    1.

    2.贝塔函数与伽玛函数有如下关系:

    贝塔分布:

    若随机变量

    的密度函数为:

    则称

    服从贝塔分布,记作
    ,其中
    都是
    形状参数

    e3851ea43a49810050ed9be15cf262aa.png
    密度函数
    数学期望:

    方差:

    总结

    7d36d37460365cbda582a9eba9112ce7.png
    常用概率分布及其数学期望与方差
    展开全文
  • 实验中需要用 exprnd 函数生成大量符合指数分布的随机数样本。但是,exprnd 里边有个参数 Mu,本文验证它到底是指数分布的期望,还是期望的倒数。


    实验中需要用 exprnd 函数生成大量符合指数分布的随机数样本。于是 help exprnd 

    exprnd Random arrays from exponential distribution.
        R = exprnd(MU) returns an array of random numbers chosen from the
        exponential distribution with mean parameter MU.  The size of R is
        the size of MU.
     
        R = exprnd(MU,M,N,...) or R = exprnd(MU,[M,N,...]) returns an
        M-by-N-by-... array.


    里边有个参数 Mu,虽然可以看到 MU 是 mean parameter,平均值。或者大约等于期望值,即 下列常见的指数分布概率密度函数中的 lambda 的倒数。

      f(x;\lambda) = \left\{\begin{matrix}\lambda e^{-\lambda x}, &\; x \ge 0, \\0, &\; x < 0.\end{matrix}\right.  

    搜了一下网上有人讲,但是,最后的结论不是很清晰,残念ね。

    为了谨慎,我自己来做实验验证一下吧:

    1)代码;2)效果;3)结论。


    1)  将 Mu 设置为5,然后生成1e4个符合指数分布的数,统计平均值。

    CNT_number = 10000;  
    Mu = 5;
    a=exprnd(Mu, 1, CNT_number);  
    plot(a);  
    mean = sum(a) /CNT_number 


    2) 输出为:

     mean =

       5.0090


    3) 
         exprnd 函数中参数 MU 指的是确实是均值, 或者也可以理解为指数分布的期望值。


    Davy_H

    2014-7-14



    展开全文
  • 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
  • 概率密度函数 函数名 对应分布的概率...exppdf 指数分布的概率密度函数 evpdf 最大值型的极值I型分布(Gumbel分布) fpdf f分布的概率密度函数 gampdf 伽玛分布的概率密度函数 geopdf 几何分布的概率密度函数 hygepdf
  • MATLAB各种概率分布统计分析画图

    万次阅读 多人点赞 2019-09-25 10:27:09
    说明 dist为分布函数名,如:beta(分布)、bino(二项分布)等,X为数据样本,alpha为显著水平α,为置信度。 例4-64 >> X=binornd(20,0.75)%产生二项分布的随机数 X = 16 >>[p,pci]=mle('bino',X,...
  • 泊松分布和指数分布:通俗易懂

    万次阅读 多人点赞 2018-05-10 10:12:43
    传送门:1、泊松分布和指数分布:10分钟教程 2、如何理解指数分布的无记忆性?如果某事件以固定强度λ,随机且独立地出现,该事件在单位事件内出现的次数(个数)可以看成是服从泊松分布。...
  • MATLAB进行假设检验

    千次阅读 2018-08-28 18:38:00
    例4-80 调用MATLAB中关于汽车重量的数据,测试该数据是否服从正态分布 >> load carsmall >> [h,p,j,cv]=jbtest(Weight) h =  1 p =  0.0267 j =  7.2448 cv =  5.9915 说明 p=...
  • 模糊PID算法及其MATLAB仿真(1)

    万次阅读 多人点赞 2019-04-15 20:34:35
    其实如果你从数学的角度进行理解就懂了,模糊输出是一个类似高斯分布的隶属度函数,你想让你的系统输出准确,就应该取那个隶属度尽可能大的值,其实也就是均值或者中心。 参考文献: [1] 高福学, 李伯全, 丁丽娟, ...
  • matlab直接提供了通用的计算概率密度函数值的函数,它们是pdf 和namepdf函数,使用方式如下: Y=pdf(‘name’,K,A,B)或者:namepdf (K,A,B) 上述函数表示返回在X=K处、参数为A、B、C的概率值或密度值,对于不同...
  • 网上关于MATLAB的教程相比于其他语言的来说少很多,因为它本身就不太像一种编程语言,更像是一种工具使用说明书(比如Lingo)。大多数时候都是用它来做一些科研工作,所以一般的程序员也不会用到它。再加之像python...
  • Α, 英语, 反对数正态, 弧星, 伯努利, 贝塞尔, 测试版, 二项式, 布拉德福德, 毛刺, 柯西, 池, 卡方(非中央), 卡方(中央), 科布-道格拉斯, 余弦, 双指数, 二郎, 指数, 极值, F(中央), F...
  • MATLAB概率分布函数

    千次阅读 2015-03-23 22:00:48
    指数分布的概率密度函数 fpdf              f分布的概率密度函数 gampdf              伽玛分布的概率密度函数 geopdf              几何分布的概率密度函数 hygepdf           ...
  • 噪声种类及Matlab添加噪声

    千次阅读 2020-10-21 20:25:47
    文章目录一、噪声种类二、Matlab添加高斯噪声三.添加椒盐噪声四.添加泊松噪声五....4 指数分布噪声 5 伽马分布噪声 参考链接:浅析“高斯白噪声”,“泊松噪声”,“椒盐噪声”的区别https://www.jiansh.
  • GQQPLOT(X,DIST) 绘制数据集 X 的... '测试版' 'bin' 或 '二项式' 'ev' 或 '极值', 'gev' 或 '广义极值', 'gp' 或 '广义帕累托', 'nbin' 或 '二项式', “泊松”或“泊松” “统一”或“统一” 'rayl' 或 'rayleigh
  • 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...
  • MATLAB生成服从各种分布的随机数函数

    万次阅读 多人点赞 2019-03-28 18:50:50
    MATLAB随机数生成函数有两种形式,一种是形如***rnd,比如(unifrnd,binornd,exprnd)等,一种就是用一个统一的函数random(‘name’,...),利用不同的 name生成不同的分布的随机数 在matlab中,有两个工具箱,...
  • MATLAB函数速查手册

    千次阅读 多人点赞 2018-03-25 09:06:26
    MATLAB函数速查手册》较全面地介绍了MATLAB的函数,主要包括MATLAB操作基础、矩阵及其基本运算、与数值计算相关的基本函数、符号运算的函数、概率统计函数、绘图与图形处理函数、MATLAB程序设计相关函数、Simulink...
  • Matlab 高斯分布 均匀分布 以及其他分布...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...
  • 指数随机变量3. Erlang 随机变量4.伯努利随机变量5. 二项式随机变量6. 几何随机变量7. 二项式随机变量8. 正态随机变量Pseudorandom_number_generators 线性同余生成器 (LCG) 是一种算法,可生成使用不连续分段...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 1,463
精华内容 585
关键字:

matlab负指数分布

matlab 订阅