Advertisement

截断正态(高斯)分布的拟合:关于截断分布在MATLAB中的实现。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
Matlab 系统无法容忍我们对数据集分布的断言。 在遵循高斯分布的条件下,Matlab 仅计算均值和标准差,并将这两个值作为概率密度函数 (pdf) 的参数。 然而,如果数据集从一侧进行截断,例如当测量值被限制在某个检测阈值以下时,这种方法则将失效。 随后进行的分布拟合将会产生偏差。 为了说明这一点,我将提供一个简化的示例,展示如何在这样的情形下进行拟合操作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • ()MATLAB方法
    优质
    本文章介绍如何在MATLAB中实现对截断正态(高斯)分布的数据进行参数估计的方法,旨在提供实用编程技巧和统计分析知识。 Matlab 不允许直接处理被截断的数据集分布情况。在高斯分布的情况下,Matlab 只计算均值和标准差,并将它们作为概率密度函数的参数使用。然而,如果从一侧切割分布(例如测量值低于某个检测阈值时),这种方法就不再适用了,拟合出的分布会受到影响而发生偏移。这里我举一个小例子来说明在这种情况下如何进行拟合。
  • MATLAB函数
    优质
    本文章介绍如何在MATLAB中实现和应用截断高斯分布函数,包括其定义、参数设定以及实际案例分析。帮助读者掌握该函数的基本用法及其在数据科学领域的应用价值。 利用MATLAB实现截断高斯分布,并将其打包为函数。截断高斯函数是一种通过对高斯函数进行截断操作得到的概率分布。
  • 与GammaMATLAB_源码
    优质
    本文介绍了如何使用MATLAB来判断数据是否符合正态分布或Gamma分布,并提供了相应的代码实现。 关于数据正态分布判断及Gamma分布判断的数值算法MATLAB例程。
  • matlab_fit_func.rar_威尔与
    优质
    本资源提供MATLAB代码用于拟合数据到威布尔和正态分布模型。文件包括自定义函数_fit_func,帮助用户分析并理解其数据集的概率分布特性。适合研究及工程应用。 用于数据拟合的分布包括威布尔分布、正态分布和对数正态分布。
  • Python数据可视化
    优质
    本教程讲解如何使用Python进行数据分析与可视化的经典案例——绘制正态分布曲线。通过matplotlib和scipy等库,帮助读者掌握数据展示技巧。 正态分布(Normal distribution)也被称为高斯分布(Gaussian distribution)。如果随机变量X服从一个数学期望为μ、标准差为σ的高斯分布,则其概率密度函数表示如下: 正态分布中的均值决定了曲线的位置,而方差或标准差则影响了它的宽度。由于该曲线呈现出钟形的特点,所以人们也常称它为“钟形曲线”。我们通常所说的标准正态分布是指μ=0和σ=1的特定情况。 概率密度函数表达式如下: 在Python中实现并绘制正态分布的概率密度函数可以参考以下代码: ```python # Python 实现正态分布 u = 0 # 均值 μ u01 = -2 sig = math.sqrt(0.2) # 标准差 σ sig01 = ... ``` 注意,这里仅展示了一部分的Python实现示例,并未给出完整的代码。
  • MY DATA、T曲线.rar_用预测及贝塔_风电功率析与误差评估
    优质
    本资源包含关于正态分布、T分布和高斯分布的数据及其拟合曲线,适用于进行风电功率的预测分析以及误差评估。 风电功率预测误差可以遵循正态分布、t分布或贝塔分布。
  • Parzen窗模MATLAB
    优质
    本文介绍了利用Parzen窗方法在MATLAB中模拟正态分布的具体实现过程和技术细节。通过调整窗口大小和样本数量来逼近理想中的高斯曲线,为数据分析与机器学习领域的研究提供了有效的工具。 模式识别课程的课后作业是使用MATLAB实现Parzen窗模拟正态函数。
  • 练习.rar_LabVIEW_LabVIEW_shortery6y
    优质
    本资源为LabVIEW编程实践文件,专注于演示如何在LabVIEW中实现和应用正态分布(又称高斯分布)的相关操作。适合初学者学习与参考。 在LabVIEW环境中实现计算标准正态分布的程序可以直接运行。
  • 随机数生成器:利用MATLAB生成并曲线数据集
    优质
    本项目使用MATLAB软件开发了一个能够生成符合正态分布特性的随机数组,并进一步分析这些数据以绘制出精确的高斯概率密度函数图。此工具对于统计学、数据分析及模拟实验具有重要应用价值。 normrnd_normfit 帮助用户生成一个正态分布的随机集数据,并在这些数据上拟合高斯曲线以计算其均值和标准差。这有助于验证 NORMRND 函数是否正确执行了任务。它同时绘制原始直方图与拟合后的直方图,以便进行直观比较。normrnd_normfit 使用了两个 Matlab(R) 函数:NORMRND 和 HIST。
  • 函数(即
    优质
    简介:高斯函数又称正态分布,其积分在统计学和概率论中极为重要。它描述了随机变量围绕平均值对称分布的情况,广泛应用于数据分析与预测模型构建。 高斯函数积分可以通过查表转换的方法进行计算。这种方法适用于处理各种形式的高斯函数,并能提供精确的结果。在实际应用中,通过参考标准数学手册或在线资源中的积分表格,可以快速找到对应的高斯函数积分值,从而简化复杂的数学运算过程。