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  • EXCEL生成正态分布随机数据

    万次阅读 2012-09-28 15:13:01
    EXCEL生成正态分布随机数据 如果用Matlab就为简单些,normrnd+normpdf就可实现。但是考虑到excel的普及性,所以采用excel来解决: 1、产生符合正态分布的随机数:输入“=NORMINV(RAND(),mean,standard_dav)”,...
    EXCEL生成正态分布随机数据
    如果用Matlab就为简单些,normrnd+normpdf就可实现。但是考虑到excel的普及性,所以采用excel来解决:
    1、产生符合正态分布的随机数:输入“=NORMINV(RAND(),mean,standard_dav)”,mean是均值,standard_dav是标准方差。
    2、下拉的方式产生需要数目的随机数,全选,复制,再右键点“选择性粘贴”,选“数值”(这样做的目的是为了将公式形式去掉,不然它会再次产生新的随机数,而你被蒙在鼓里),然后排序。
    3、另起一栏,输入“=NORMDIST(X,mean,stardard_dav,false)”,X是刚才你输入的随机数所在位置,产生概率后,下拉,得到你需要的全部随机数对应的概率,然后就可以作出我们熟悉的正态分布曲线了。
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  • 本文首先给出正态分布概率密度函数(The normal distribution probability density function)的公式和标准正态分布概率密度函数的公式,然后通过normpdf( )生成标准正态分布概率密度函数的数据,然后通过plot( )...

    本文首先给出正态分布概率密度函数(The normal distribution probability density function)的公式和标准正态分布概率密度函数的公式,然后通过normpdf( )生成标准正态分布概率密度函数的数据,然后通过plot( )绘制标准正态分布概率密度函数的图形。

    MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

    工具/原料

    • MATLAB

    • normpdf

    • mean

    • standard deviation

    方法/步骤

    1. 第一,正态分布概率密度函数的公式如下图。其中,μ为平均值(mean),σ为标准差(standard deviation)。

      MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

    2. 第二,当μ=0,σ=1时,第一步中的正态分布为标准正态概率密度函数,如下图。

      MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

    3. 第三,启动MATLAB,新建脚本(Ctrl+N),输入如下代码:

      close all; clear all; clc

      x=-1:.1:1;

      norm=normpdf(x,0,1);

      figure('Position',[50,50,600,500],'Name','Normal PDF',...

          'Color',[1,1,1]);

      plot(x,norm,'r-','LineWidth',3)

      set(gca,'FontSize',10,'TickDir','out','TickLength',[0.02,0.02])

      xlabel('X','FontSize',15);ylabel('PDF','FontSize',15)

      其中normpdf(x,0,1)是用来产生μ=0,σ=1的标准正态分布概率密度函数的数据。

      MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

    4. 第四,保存和运行上述脚本,在工作区(Workspace)得到标准正态分布概率密度函数的数据norm,双击norm可以查看数据具体内容。

      MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

    5. 第五,同时得到如下μ=0,σ=1的标准正态分布概率密度函数图形。

      MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

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  • 详细说明:2.wps :为作业最终的仿真结果与分析正态分布:.cpp为由C++编写的主程序以获取仿真数据,.txt为存储仿真数据的文档,.m为由matlab根据获取的仿真数据画图的结果,其中1、2、3分别为N(0,1)、N(0,4.26)、N(-...

    详细说明:2.wps :为作业最终的仿真结果与分析

    正态分布:.cpp为由C++编写的主程序以获取仿真数据,.txt为存储仿真数据的文档,.m为由matlab根据获取的仿真数据画图的结果,其中1、2、3分别为N(0,1)、N(0,4.26)、N(-2.5,1)的情况

    瑞利分布:.cpp为由C++编写的主程序以获取仿真数据,.txt为存储仿真数据的文档,.m为由matlab根据获取的仿真数据画图的结果,其中1、2、3分别为Ray(1)、Ray(0.36)、Ray(3.4)的情况

    泊松分布:.cpp为由C++编写的主程序以获取仿真数据,.txt为存储仿真数据的文档,.m为由matlab根据获取的仿真数据画图的结果,其中1、2、3、4分别为Lamda(0.2)、Lamda(1)、Lamda(6)、Lamda(10)的情况

    0.m为将三或四种情况画到一副图中并进行仿真结果对比的图像

    -(2.wps:) for the job the final simulation results and analysis of the normal distribution:. Cpp written by C++ main program to obtain the simulation data. Txt document for storing simulation data, m grounds matlab drawing according to the simulation data obtained the results, wherein 1, 2, 3 respectively, for the N (0,1), N (0,4.26), N (-2.5,1), of Rayleigh distribution: CPP grounds C++ prepared by the main program to obtain its simulation data, txt for storage simulation data documents, the. m grounds MatLab drawing the results according to the simulation data obtained, wherein 1,2,3 respectively ray (1), ray (0.36), the case of the ray (3.4) poise the loose distribution: cpp grounds written main program C++ to get the simulation data txt simulation data is stored documents, m grounds matlab based on the results of the simulation data obtained drawing, in which 1, 2, 3, 4, respectively 0.m case of Lamda (0.2), Lamda (1), Lamda (6), Lamda (10) of the three or four painting to a graph,

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    假设现有一个名为data的1x500的数据,这里我们使用normrnd随机生成一个正态分布的数据

    data=normrnd(0,5,[1,500]);

    可以使用histogram函数对齐分布进行绘制,这里我们把它分成30个bar,可以粗略看出接近正态分布

    histogram(data,30);
    xlim([-16,16]);

    如果想画的是频率图而不是频数图可以使用下面的代码

    histogram(data,30,'Normalization','probability');

    对其进行正态分布拟合,有两种方法可以选用

    方法一是直接使用histfit函数,histfit函数会直接生成一个带分布直方图的正态分布拟合

    histfit(data,30);
    xlim([-16,16]);

    方法二则是根据数据的均值和标准差直接拟合,使用函数normpdf生成一个对应的正态分布概率密度函数,乘以数据个数并把它画在上面的图里面,可以看到基本是一致的。这种方法可以单独画曲线,相对于方法一比较灵活。

    hold on
    x=-16:0.001:16;
    fx=normpdf(x,mean(data),std(data));
    plot(x,fx*500,'g-');

     

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