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GIGRND: 从 GIG 分布抽取随机数 - MATLAB 开发

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简介：
GIGRND是一款MATLAB工具箱，用于从广义逆高斯(GIG)分布中生成随机数。它为统计分析和模拟提供了强大的支持。 这个随机变量生成器是Hörmann和Leydold（2015）提出的R包GIGrvg的实现。它提供了一种稳定的方式来对广义逆高斯分布的随机数进行采样，特别适用于Bitto和Frühwirth-Schnatter（2019）在贝叶斯先验中使用时变参数模型框架来实施收缩的应用。 参考文献： - Hörmann, W. 和 Leydold, J., 2014。生成广义逆高斯随机变量，《统计计算》第24卷，547-557页。 - Hörmann, W. 和 Leydold, J., 2015。GIGrvg：用于广义逆高斯分布的随机数生成器（R软件包版本0.4）。 - Bitto, A. 和 Frühwirth-Schnatter, S., 2019。时变参数模型框架中的收缩实现，《计量经济学杂志》第210卷，75-97页。

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  • GIGRND: 从 GIG 分布抽取随机数 - MATLAB 开发
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    GIGRND是一款MATLAB工具箱，用于从广义逆高斯(GIG)分布中生成随机数。它为统计分析和模拟提供了强大的支持。 这个随机变量生成器是Hörmann和Leydold（2015）提出的R包GIGrvg的实现。它提供了一种稳定的方式来对广义逆高斯分布的随机数进行采样，特别适用于Bitto和Frühwirth-Schnatter（2019）在贝叶斯先验中使用时变参数模型框架来实施收缩的应用。 参考文献： - Hörmann, W. 和 Leydold, J., 2014。生成广义逆高斯随机变量，《统计计算》第24卷，547-557页。 - Hörmann, W. 和 Leydold, J., 2015。GIGrvg：用于广义逆高斯分布的随机数生成器（R软件包版本0.4）。 - Bitto, A. 和 Frühwirth-Schnatter, S., 2019。时变参数模型框架中的收缩实现，《计量经济学杂志》第210卷，75-97页。
     
  • gigrnd(P, a, b, sampleSize): 实现改进的 Devroye 算法以从 GIG(p,a,b) 分布中采样...
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    简介：函数gigrnd(P, a, b, sampleSize)采用优化版Devroye算法，用于高效地从Gamma Integral Gaussian (GIG)分布参数化为(p, a, b)的模型中抽取指定数量的样本。 德夫罗耶在《统计与计算》杂志2014年第24卷第239-246页的文章中提出了从广义逆高斯 (GIG) 分布中采样的算法。
     
  • VMRand(fMu, fKappa, varargin): 从 Von Mises 分布中生成随机数 - MATLAB开发
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    这段代码提供了一个MATLAB函数用于从Von Mises分布中抽取随机样本。通过调整fMu（均值）和fKappa（集中参数），用户可以灵活地生成符合不同分布特性的数据集，适用于方向统计分析等领域。 该函数采用基于包裹柯西分布的包络抑制方法从任意 Von Mises 分布中抽取随机变量，这一技术首次在相关文献[1]中提出。其中，fMu 和 fKappa 是定义于区间[-π, π)上的Von Mises分布的均值和方差参数。tVMVariates 将是一个包含从所给定分布中抽取出的随机变量组成的张量。如果输入的fMu 和 fKappa 不是标量，则它们必须具有相同的尺寸；在这种情况下，输出张量 tVMVariates 的大小也将相同。若两者为标量值，可以通过额外参数指定返回的随机变量的数量。 例如： - vmrand(linspace(-pi, pi, 20), 2); % 返回多个不同均值 fMu 对应分布下的随机变量 - vmrand(0, 2, [100 1]); % 当fMu = 0 和给定的 fKappa 值时，返回大小为[100 1] 的VM 分布中的100个随机数。
     
  • SamplePick：在MATLAB中从数组中随机抽取一个样本
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    SamplePick是一款简便实用的MATLAB工具函数，用于从给定数组中随机选取单一样本。其高效算法确保了抽样的公正性和便捷性，为数据分析和统计研究提供了有力支持。 为了测试AI模型，从大型数据集中选取一个小的样本很有用。另一个应用场景可能是确定随机样本应该有多大，以确保过程的有效性。
     
  • 使用JS从数组中随机抽取元素
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    本教程介绍如何利用JavaScript编写代码来实现从一个数组中随机选取单个或多个元素的功能。 基础知识：复制数组的方法有以下两种： 1. 循环遍历复制（不推荐）： ```javascript var arry = [1,5,9,7], new_arry = [], n = 0, len = arry.length; for(;n  
  • SQL 数据随机抽取
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    简介：本课程专注于教授如何从数据库中使用SQL进行数据的随机抽取技术，适用于需要数据分析和处理的各类用户。 在SQL Server中随机抽取指定数量的数据可以通过使用RAND()函数结合ORDER BY子句来实现。为了确保每次查询都能产生不同的结果集，可以利用NEWID()函数对数据进行排序后再应用LIMIT或TOP关键字限制返回的行数。 具体步骤如下： 1. 使用NEWID()生成一个唯一的标识符，并根据这个随机值对表中的记录进行排序。 2. 通过ORDER BY语句加上RAND或者NEWID来实现真正的无序排列，因为直接使用RAND可能会导致性能问题，尤其是在大型数据库中。 3. 利用TOP或LIMIT关键字指定需要抽取的行数。 例如： ```sql SELECT TOP (n) * FROM YourTable ORDER BY NEWID(); ``` 上述SQL语句将从YourTable表随机选择n条记录。
     
  • 在n维超球面上的随机点分布：实现均匀随机分布-matlab开发
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    本项目提供了一种方法，在n维空间中超球面内部生成均匀分布的随机点。通过优化算法确保每个点的概率密度相等，适用于各种科学计算和模拟场景。采用MATLAB进行实现，便于科研及教学应用。 这将创建一组由笛卡尔坐标定义的随机点，并均匀分布在以原点为中心、半径为 r 的 n 维超球面内部。首先使用 randn 函数生成一个多元正态分布集，该集合包含 n 个独立的随机变量，每个变量代表了在 n 维空间中的一个点的位置。接着利用不完整的伽马函数“gammainc”将这些点径向映射到半径为 r 的有限超球面内部，从而实现均匀的空间分布。
     
  • 数据提取器：基于值条件从矩阵中抽取数据-MATLAB开发
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    本MATLAB工具用于高效地从大规模矩阵中依据特定值条件精准提取所需数据行或列，适用于数据分析与科学计算。 新数据=提取器（数据，cn，valinf，valsup） 从 DATA 中提取第 CN 列的所有行值包含在 valinf 和 valsup 之间。 数据 = 矩阵 NXM CN = 列号（目标） VALINF = 下限 VALSUP = 上限 NEWDATA = 提取矩阵 例子： 一 = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 4 7 2 9 6 5 提取包含在0和5之间的第三列的数据： >> 提取器(a,3,0,5) 答案 = 1 2 3 4 7 2 9 提取第一列完全等于4的数据： >> 提取器(a,1,4,4) 答案 = 4 5 6 4 7 2
     
  • Java从Excel表格中抽取分组随机点名的代码
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  • 无放回的加权随机抽样 - MATLAB开发
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    本项目提供了一种在MATLAB中实现无放回加权随机抽样的算法。通过赋予每个元素不同的权重，该方法能高效地从数据集中抽取样本，适用于统计分析和机器学习中的多种场景。 函数样本 = RandSampleWR(N,n,W) 检查： 如果 (长度(N) <= 0) || (n <= 0) || (长度(N) <= n) 显示 人口规模和样本规模必须大于零且样本规模必须小于人口规模。 关闭 如果 如果 长度（N）~= 长度（W） 显示 人口大小和权重向量大小必须相同。 关闭 如果 初始化： maxN = 长度(N); k = 1; W = Wsum(W(1:maxN)); 使用Knuth-Fisher-Yates 抽样方法： 对于 i=n:-1:1 r1 = ceil(rand * maxN); r2 = randint; 而(r2 > W(r1)) r1 = ceil(rand * maxN); r2 = randint; 结束 这段代码实现了一个具有权重且无放回的随机抽样函数，确保了人口规模、样本规模以及权重向量大小满足要求，并通过Knuth-Fisher-Yates算法进行采样。