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  • 本资源有两段代码,一段是用rand随机数循环算pi的值和矩阵算pi的值并进行对比和耗时...另一段是用matlab内置伪随机算法rand生成正态分布概率密度函数,并包含图像的生成和对比。有问题可以私信,有问必答,欢迎你的购买
  • [mu,sigma]=normfit(x); r=normrnd(mu,sigma,1000,1); 根据样本x计算mu和sigma, 使用normrnd生成1000个服从样本概率密度函数的随机数。
    [mu,sigma]=normfit(x);
    r=normrnd(mu,sigma,1000,1);

    根据样本x计算mu和sigma, 使用normrnd生成1000个服从样本概率密度函数的随机数。

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  • 利用boxmuller算法生成符合正态分布的随机数。输入方差、期望、数目后运行即可。
  • 一种生成正态随机数的方法 生成步骤 第一步: 产生两个(0,1)上独立的均匀分布变量u1和u2 第二步:考虑如下两个变量 X1=(−2loge⁡(u1))1/2cos⁡(2πu2)" role="presentation" ...

    一种生成正态随机数的方法

    生成步骤

    • 第一步: 产生两个(0,1)上独立的均匀分布变量u1和u2
    • 第二步:考虑如下两个变量
      X1=(2loge(u1))1/2cos(2πu2) X 1 = ( − 2 log e ⁡ ( u 1 ) ) 1 / 2 cos ⁡ ( 2 π u 2 )

      X2=(2loge(u1))1/2sin(2πu2) X 2 = ( − 2 log e ⁡ ( u 1 ) ) 1 / 2 sin ⁡ ( 2 π u 2 )
    • 第三步:则(X1, X2)是一对独立同分布的正态分布随机变量,都服从 N(0,1) N ( 0 , 1 ) 分布

    注:理论证明请参考文献《A Note on the Generation of Random Normal Deviates

    示例代码

    function x=normal(size)
    %input: the size of random variables
    %output:the sequence of random variable that obey normal distribution
    x=zeros(1,2*size);
    for i=1:size
        u=unifrnd(0,1,1,2); %generate two independent random variables with uniform distribution on (0,1)
       %% generate X1 and X2 
        X1=sqrt(-2*log(u(1)))*cos(2*pi*u(2));
        X2=sqrt(-2*log(u(1)))*sin(2*pi*u(2));
        x(2*i-1)=X1; x(2*i)=X2;
    end
    %evaluate the mean of sequence x
    mean_of_x=mean(x)
    %evaluate the variance of sequence x
    var_of_x=var(x)
    %draw histogram
    hist(x,1000);

    运行结果

    >> x=normal(10e5);
    
    mean_of_x =
    
       1.0443e-04
    
    
    var_of_x =
    
        0.9999

    这里写图片描述

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  • matlab正态分布图简单算法

    万次阅读 多人点赞 2016-12-07 22:40:14
    matlab中的常用概率分布...用matlab正态分布图的代码: clear all; x=-4:0.1:4; y=normpdf(x,0,1); figure; plot(x,y);grid; legend('标准正态分布'); 结果如下 算出正态分布的alpha分位点。 用inv函数来实现:

    matlab中的常用概率分布函数。

    引用他人的整理成果,总结的很好。



    用matlab画正态分布图的代码:

    clear all;
    x=-4:0.1:4;
    y=normpdf(x,0,1);
    figure;
    plot(x,y);grid;
    legend('标准正态分布');


    结果如下


    算出正态分布的alpha分位点。

    用~inv函数来实现:

    clc;
    
    clear all;
    
    x =-4:0.1:4 ;
    
    y1 = normpdf(x,0,1);
    
    n=norminv(1-0.01,0,1);
    x2 = n:0.1:4;
    
    y2 = normpdf(x2,0,1);
    
    plot(x,y1);
    
    hold on;
    
    area(x2,y2);

    结果如下:




    area()函数用于绘制填充图和区域图。

    area(y):最常用的调用格式。以向量y的下标为横坐标,y的元素值为纵坐标。
    area(x,y):如果x,y都是向量时,绘图机理与plot函数相似。
    area(….,basevalue):basevalue代表绘图的基准线值,此值只可以取标量,如果以x坐标轴为绘制基准,则basevalue值为0


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  • matlab产生正态分布样本

    千次阅读 2015-07-21 13:33:00
    mvnrnd - Multivariate normal random numbers ... This MATLAB function returns an n-by-d matrix R of random vectors chosen from the multivariate normal distribution with mean MU, and covariance SIGMA. ...

    mvnrnd - Multivariate normal random numbers

    This MATLAB function returns an n-by-d matrix R of random vectors chosen from
    the multivariate normal distribution with mean MU, and covariance SIGMA.

    假设n维,

    (1)R = mvnrnd(MU,SIGMA)

    返回一个n维向量
    (2)r = mvnrnd(MU,SIGMA,cases)

    返回cases个n维向量

    例子:

     mu=[2 3];

    SIGMA=[1 1.5;1.5 3];

    r=mvnrnd(mu,SIGMA,100);

    plot(r(:,1),r(:,2),'+');

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/4664231.html

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  • matlab正态分布相关

    2021-04-01 08:57:50
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    千次阅读 多人点赞 2019-04-22 13:11:44
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    万次阅读 多人点赞 2017-05-28 16:39:44
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    万次阅读 多人点赞 2014-06-03 09:58:48
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  • matlab产生标准正态分布

    万次阅读 2012-11-29 17:07:26
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