Advertisement

RandP.m: 生成帕累托随机数 - MATLAB开发

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


简介:
该MATLAB脚本用于生成遵循帕累托分布的随机数,适用于统计分析、经济学模型及风险评估等领域。 此函数生成帕累托随机变量(类型 I)。参考《统计分布》一书由Evans、Hastings 和 Peacock编写,Wiley出版社于1993年出版或查阅相关权威资料了解更多信息。 帕累托分布是一种经典的“重尾”或“幂律”分布。其分布函数为F(x) = 1 - (b/x)^alpha,适用于x>=b的情况;密度函数f(x) = (alpha/b) * (b/x)^(alpha+1),同样适用x>=b的条件。 这意味着期望值E[X]等于 b* alpha/(alpha-1),前提是 alpha>1。但是需要注意的是,在 alpha<=1 的情况下,均值是无限大的。此外,方差为Var(X)=b^2 * alpha/[(alph...(此处原文省略了方差表达式的完整形式)。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • RandP.m: - MATLAB
    优质
    该MATLAB脚本用于生成遵循帕累托分布的随机数,适用于统计分析、经济学模型及风险评估等领域。 此函数生成帕累托随机变量(类型 I)。参考《统计分布》一书由Evans、Hastings 和 Peacock编写,Wiley出版社于1993年出版或查阅相关权威资料了解更多信息。 帕累托分布是一种经典的“重尾”或“幂律”分布。其分布函数为F(x) = 1 - (b/x)^alpha,适用于x>=b的情况;密度函数f(x) = (alpha/b) * (b/x)^(alpha+1),同样适用x>=b的条件。 这意味着期望值E[X]等于 b* alpha/(alpha-1),前提是 alpha>1。但是需要注意的是,在 alpha<=1 的情况下,均值是无限大的。此外,方差为Var(X)=b^2 * alpha/[(alph...(此处原文省略了方差表达式的完整形式)。
  • 与分段分布探讨
    优质
    本文深入探讨了帕累托定律及其在不同数据集中的应用,并详细分析了分段帕累托分布在经济学、社会学等领域的理论基础和实际意义。 帕累托(Pareto)是一个R软件包,提供了处理帕累托、分段帕累托以及广义帕累托分布的方法与工具。这些方法适用于再保险合约的定价工作: - 分布函数、密度及分位数功能; - 帕累托和分段帕累托分布中的层均值和方差计算; - 仿真模拟,包括两层级的预期损失之间的帕累托外推法; - 确定多余的频率与期望的图层损失间的帕累托阿尔法(对于分段Pareto分布); - 分段Pareto分布alpha的最大似然估计; - 计算正态、对数正态及伽玛分布下的局部帕累托参数; - 将任意数量参考层级预期损益与给定阈值处的多余频率拟合到分段Pareto模型。 此外,该包还为集体模型提供一些功能。这些模型具有Panjer类(如二项式、泊松及负二项式)索赔计数分布以及分段帕累托严重性分布: - 集体模型中的层均值、方差和标准偏差计算; - 利用该包模拟损失。 所有上述方法在处理分段Pareto分布时同样适用。
  • 新方法最优拓扑:附带MATLAB代码的实现- MATLAB
    优质
    本项目提供了一种新颖算法用于生成帕累托最优网络拓扑,并包含了详细的MATLAB代码以供研究与实践。适用于复杂系统优化设计及性能评估。 工程师通常对获得最佳拓扑结构感兴趣,即针对各种结构问题的最佳概念设计。附带的Matlab代码在大约199行中生成了这样的最优解。作为示例,该代码解决了两个预设的结构性问题,并通过直接跟踪帕累托最优曲线为不同体积分数生成最佳拓扑结构。详情请参阅随附的pdf文档。
  • 排序程序
    优质
    帕累托排序程序是一种用于多目标优化问题中的算法,能够帮助用户在多个相互冲突的目标中找到最优解集。 简单的Pareto非支配排序算法的Matlab代码提供了一个简单实用的选择,可以轻松嵌入到任何自己的程序里进行二次开发。之前寻找类似程序时发现大多数都是NSGA相关的,很少有单独提供的Pareto排序的小程序。这里分享一个这样的小程序!
  • 超体积近似:评估边界的方法-MATLAB
    优质
    本项目为MATLAB工具箱,提供了一种用于评估多目标优化问题中帕累托前沿的有效方法——超体积近似。通过该工具箱,用户可以便捷地计算和分析各类复杂系统中的最优解集。 近似帕累托边界的超体积计算方法如下:首先生成一个由乌托邦点和反乌托邦点定义的超长方体内的随机样本点;其次统计这些样本中处于前沿优势的数量。由此,超体积被估计为“支配点数与总点数的比例”。值得注意的是,选择乌托邦和反乌托邦的方式至关重要:如果选取的两点距离帕累托边界过远,则会导致即使面对截然不同的边界情况时结果也相近(例如,若乌托邦选得太远则超体积会很低;而反乌托邦太远离边界也会导致类似问题)。此外,位于参考点之外的前沿上的点将不被考虑在内进行近似计算(比如如果反乌托邦高于帕累托边界或乌托邦低于该边界,那么超体积将为0)。 输入参数包括: - F:需要评估的帕累托前沿; - AU:反乌托邦点; - U :乌托邦点; - N : 近似样本的数量。 输出结果是hv(超音量)。
  • MATLAB-GAMULTIOBJ.zip_最优前沿_GAMULTIOBJ函_PARETO解集
    优质
    本资源包提供了使用MATLAB中的GAMULTIOBJ函数进行多目标优化的代码和示例,用于生成帕累托最优前沿及解集。 同时优化两个目标函数,并获得帕累托最优前沿。
  • Rand_Gamma:伽玛 - MATLAB
    优质
    Rand_Gamma是一款MATLAB工具箱,用于高效生成伽玛分布随机数,适用于统计分析、模拟实验及各类科学研究中需要随机变量的情况。 生成 Gamma 随机变量“统计分布”,埃文斯、黑斯廷斯、Kong雀,第 2 版,威利,1993 年,页75-81。 输入: (N,M) = 要生成的随机变量数组的大小。 b = 比例参数 > 0 c = 形状参数 > 0 概率密度函数 (pdf): p(x) = (x/b)^(c-1) * exp(-x/b) / (b * gamma(c)) 其中,gamma(c) 是 Gamma 函数。 伽马分布的基本统计数据: 平均值 = bc 方差 = b^2 c 生成方法来自维基百科。 符号:theta = b, k = c。
  • IntMat:组-MATLAB
    优质
    IntMat是一款用于MATLAB环境的工具箱,专为生成指定范围和维度内的随机整数数组而设计。它简化了数据生成过程,适用于多种科学研究与工程应用。 这不是一个重大突破,但确实很有用。我经常需要生成随机矩阵,并使用一些函数来操作它们。如果查看的是整数而非浮点数,则更容易理解这些操作的效果!`INTMAT(m,n,maxx)` 返回一个从 0 到 `maxx` 的随机整数矩阵;而 `INTMAT(m,n)` 返回一个由 0 至 10 随机整数组成的 m×n 矩阵。此外,`INTMAT(m)` 将返回一个由 0 至 10 整数组成的 m×m 矩阵。
  • 信号-MATLAB
    优质
    本项目为一款基于MATLAB平台的随机信号生成工具。用户可以自定义参数,轻松创建各种类型的随机信号,适用于通信系统仿真、噪声分析等场景。 生成随机平稳信号、随机非平稳信号、连续两级信号、连续多级信号以及随机离散信号。
  • 密码器-MATLAB
    优质
    随机密码生成器是一款基于MATLAB平台开发的安全工具,能够快速生成强度高、随机性好的密码,适用于多种应用场景下的账号安全保护。 getpass 是一个脚本,用于根据在所有类型的计算机系统和软件中看到的通用标准生成随机密码。它支持设置最小最大密码长度,并确保包含大写字母、小写字母、数字以及特殊字符的最低数量。此外,用户还可以定义自己的数据集。该脚本还包括检查功能以确认所有的标准都已满足。