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Kolmogorov-Smirnov 检验用于验证数据分布是否符合高斯分布和瑞利分布

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简介：
简介：本文探讨了使用Kolmogorov-Smirnov检验来评估一组观测数据是否与理论上的高斯分布或瑞利分布相符，为数据分析提供了有力的工具。 这段代码是在数学建模比赛中编写用于判断给定数据的分布特性。压缩包里包含了待验证的数据集。由于我也是编程新手，因此在代码中添加了详细的注释以帮助理解。 该m文件分别对产生的标准高斯分布数据和瑞利分布数据进行了验证，以此来检验所写代码的有效性。最后使用数学建模提供的具体数据进行假设检验。值得注意的是，在检验瑞利分布时需要先估计尺度参数（即参数估计）。 此代码易于理解和操作，并且可以扩展到其他类型的分布检验中去。需要注意的是，用于判断的数据是二维矩阵形式，并在MATLAB 2020a环境中完成相应的工作。

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  • Kolmogorov-Smirnov 检验用于验证数据分布是否符合高斯分布和瑞利分布
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    简介：本文探讨了使用Kolmogorov-Smirnov检验来评估一组观测数据是否与理论上的高斯分布或瑞利分布相符，为数据分析提供了有力的工具。 这段代码是在数学建模比赛中编写用于判断给定数据的分布特性。压缩包里包含了待验证的数据集。由于我也是编程新手，因此在代码中添加了详细的注释以帮助理解。 该m文件分别对产生的标准高斯分布数据和瑞利分布数据进行了验证，以此来检验所写代码的有效性。最后使用数学建模提供的具体数据进行假设检验。值得注意的是，在检验瑞利分布时需要先估计尺度参数（即参数估计）。 此代码易于理解和操作，并且可以扩展到其他类型的分布检验中去。需要注意的是，用于判断的数据是二维矩阵形式，并在MATLAB 2020a环境中完成相应的工作。
     
  • 用C语言生成符合正态分布、瑞利分布和泊松分布的随机数
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    本教程详细介绍如何使用C语言编写程序来产生遵循正态分布、瑞利分布及泊松分布的伪随机数，适用于需要进行统计模拟或数据分析的开发者。 最近在上通信建模这门课时，范平志老师布置了这个作业。我完成之后上传上来，供后来的同学参考。这份作业包括三个用C语言编写的程序，分别用于生成服从正态分布、瑞利分布和泊松分布的随机数。每个程序都配有详细的注释，易于理解，并且已经全部调试通过。如果需要绘制直方图，可以使用Matlab或Excel等软件导入.txt文件进行绘图。
     
  • 二维Kolmogorov-Smirnov检验、n维能量检验和Hotelling T^2检验：用于检测两个多维分布的差异...
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    本文探讨了二维Kolmogorov-Smirnov测试、n维能量测试及Hotelling T^2测试，旨在评估并比较这些方法在识别两个或多维数据集间差异的有效性和适用性。 用于非参数测试两个多维样本是否来自同一父分布的函数包括两种方法：一种是Fasano & Franceschini对Kolmogorov-Smirnov检验二维版本(kstest2d.m)的泛化，另一种基于Aslan & Zech和Szekely & Rizzo提出的能量测试(minentest.m)，当两个样本来自同一分布时，该方法会最小化统计量。在这两种情况下，统计量的实际分布是未知的，并且使用近似值来进行检验。对于Kolmogorov-Smirnov测试，采用的是Press等人建议的方法来拟合Fasano & Franceschini通过Monte Carlo模拟获得的百分位数。而能量测试中p值则是通过对聚合样本进行排列得到的。需要注意的是，当前KS测试仅适用于二维数据集，但最小能量检验可以处理n维输入（尽管在高维度下显著性检验可能变得复杂）。
     
  • 绘制瑞利分布与莱斯分布的曲线图
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  • dudufenbu.zip_度分布与幂律分布拟合及检验
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  • 高斯分布的边际分布与条件分布分析
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    本文章详细探讨了高斯分布下的边际分布和条件分布特性，通过理论推导和实例分析，揭示其在统计学及机器学习中的应用价值。 MCMC算法中的Gibbs采样2主要讨论多元高斯分布的边际分布与条件分布。
     
  • Rayleigh-CDF：瑞利分布的累积分布函数（CDF）
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    Rayleigh-CDF介绍了用于计算瑞利分布累积概率的数学工具。该函数在无线通信和信号处理中广泛使用，对于分析衰落信道特别重要。 累积分布函数用于描述随机变量的分布情况，在这里特别指的是瑞利分布（Rayleigh distribution）。其中，sigma是比例参数。 安装相关包：`npm install distributions-rayleigh-cdf` 使用方法如下： ```javascript var cdf = require(distributions-rayleigh-cdf); cdf(x[, options]) 评估该分布。x可以是一个数字、数组、类型化数组或矩阵。 ``` 例如，以下是一些使用示例： - `out = cdf(1);` 返回约0.393 - 设定一个变量`x=[ -1, 0, 1, 2, 3]`，然后执行`cdf(x)`。这会返回结果数组 `[0, 0, ~0.393, ~0.865]`。 注意：这里的代码示例展示了如何使用该库评估不同输入值的累积分布函数（CDF）。
     
  • 利用MATLAB验证吉布斯现象
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    本项目运用MATLAB软件模拟并分析吉布斯现象，通过傅立叶级数逼近阶跃函数来观察和解释信号处理中的过冲与振荡问题。 吉布斯采样matlab代码-NUTS-matlab：该存储库包含Hoffman和Gelman（2014）的No-U-Turn-Sampler (NUTS) 的Matlab实现以及 Nishimura 和 Dunson （2016）的扩展Recycled。其中包括一个脚本“getting_started_with__and_dual_avging_algori...”，用于帮助用户开始使用该算法。
     
  • 利用MATLAB进行瑞利分布的拟合
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