Advertisement

GQQPLOT：展示样本与分布的通用 QQ 图-MATLAB 开发

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

简介：
GQQPLOT 是一个 MATLAB 工具箱，用于创建通用的 QQ 图，帮助用户比较样本数据和理论分布之间的差异。 GQQPLOT(X,DIST) 函数用于绘制数据集 X 的分位数与 DIST 中指定分布的累积分布函数（cdf）倒数之间的关系图，并以等于 X 分位数的概率进行评估。分布参数会从 X 计算得出。 该 QQ 图的主要目的是确定样本数据集中是否来自给定的分布类型，如果确实是，则所绘制出的图形将呈现线性特征。 在处理二项式分布时需要额外提供一个试验次数 N 的参数，例如 GQQPLOT(X,binom,N)。支持的分布名称包括（不区分大小写）： - 正常或 Normal - gam 或 gamma - logn 或 Lognormal - exp 或 指数 - wbl 或 Weibull - bin 或 二项式 - ev 或 极值 - gev 或 广义极值 - gp 或 广义帕累托 - nbin 或 负二项式 - 泊松或 Poisson - 均匀或 Uniform - rayl 或 Rayleigh

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • GQQPLOT：展示样本与分布的通用 QQ 图-MATLAB 开发
    优质
    GQQPLOT 是一个 MATLAB 工具箱，用于创建通用的 QQ 图，帮助用户比较样本数据和理论分布之间的差异。 GQQPLOT(X,DIST) 函数用于绘制数据集 X 的分位数与 DIST 中指定分布的累积分布函数（cdf）倒数之间的关系图，并以等于 X 分位数的概率进行评估。分布参数会从 X 计算得出。 该 QQ 图的主要目的是确定样本数据集中是否来自给定的分布类型，如果确实是，则所绘制出的图形将呈现线性特征。 在处理二项式分布时需要额外提供一个试验次数 N 的参数，例如 GQQPLOT(X,binom,N)。支持的分布名称包括（不区分大小写）： - 正常或 Normal - gam 或 gamma - logn 或 Lognormal - exp 或 指数 - wbl 或 Weibull - bin 或 二项式 - ev 或 极值 - gev 或 广义极值 - gp 或 广义帕累托 - nbin 或 负二项式 - 泊松或 Poisson - 均匀或 Uniform - rayl 或 Rayleigh
     
  • 吉布斯现象展示：MATLAB开发演示
    优质
    本演示使用MATLAB展示信号处理中的吉布斯现象，通过模拟不同条件下的傅里叶级数逼近效果，帮助学习者理解频谱分析与信号重建过程中的波动和过冲问题。 这个简短的 M 文件展示了信号处理中的吉布斯现象。当增加合成方波所需的傅立叶分量数量时，可以明显观察到“振铃”效应。
     
  • 边际散点图：展示边缘分布并带有刻度-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一种在MATLAB中创建边际散点图的方法，该图表不仅能展现数据间的关联性，还通过添加刻度来呈现变量的边缘分布情况。适合数据分析和统计研究使用。 散点图的彩色轴与数据集的精确最大值/最小值相吻合，并将分布显示为沿各个轴的刻度。这一想法借鉴了Edward Tufte的点划线和范围框架图的概念。
     
  • 展示文本文件：通过弹出菜单展示文本文件 - MATLAB开发
    优质
    这段MATLAB开发项目提供了一个便捷的功能，允许用户通过弹出菜单来浏览和选择本地计算机上的任意文本文件。此工具简化了在MATLAB环境中处理外部文本数据的过程，支持快速加载、查看文件内容及进一步的数据分析与可视化操作。 在弹出菜单中显示文本段落件的用法是：popupmessage(filename, window_name)。例如，可以使用 popupmessage(popupmessage.m, popupmessage.m); 这样的语法。
     
  • MATLAB开发——生成大量分布的拉丁超立方体样本
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB生成符合拉丁超立方体设计的大规模随机样本，适用于统计模拟和不确定性分析。 该函数用于生成大量正态分布的拉丁超立方体示例，在MATLAB开发环境中十分有用。
     
  • 瑞利分布展示（MATLAB）
    优质
    本演示通过MATLAB展示了瑞利分布的概率密度函数、累积分布函数及其随机数生成方法，适用于通信工程等领域。 当一个随机二维向量的两个分量呈独立且方差相同的正态分布时，该向量的模长将遵循瑞利分布。本程序展示了不同方差条件下瑞利分布的变化曲线。
     
  • Campbell: 展示订单分析执行的脚本（包括角域重采样等）- MATLAB开发
    优质
    这段内容介绍了一个MATLAB项目，名为Campbell:展示订单分析执行的脚本。该项目提供了一系列用于进行订单分析的脚本，并包含了复杂的角域重采样技术，为数据分析提供了强大的工具支持。 使用脚本获取关于阶次跟踪和坎贝尔图的提示，这些方法适用于旋转机械的声音和振动测试。
     
  • 简单的拒绝抽样：生成来自指定分布的样本值，但不保证独立同分布（IID）-MATLAB开发
    优质
    本项目采用简单拒绝抽样的方法在MATLAB中生成符合特定分布的样本集，尽管这种方法不能确保所抽取样本为独立同分布。 函数 `sampleDist` 用于从任意分布生成样本。其语法为 `sampleDist(f,M,N,b)` ，其中返回值是一个大小为 N 的随机数组，该数组中的元素是从由句柄 f 定义的概率密度函数所描述的分布中抽取的，取样范围是 b = [min, max]。 M 参数代表提议分布的阈值，在给定区间内对于所有的 x 都满足条件：f(x) < M。例如： - 从均匀分布在 [0.7,1] 区间的样本生成： ```matlab X = sampleDist(@(x) (x>=0&x<0.7)+(x>=0.7&x<=1),... 1,... 1e6,[0,1],true); ``` - 从 [-5,5] 正态分布的样本生成： ```matlab X = sampleDist(@(x) 1/sqrt(2*pi)*exp(-x.^2/2),... 1/sqrt(2*pi),... 1e6,[-5,5],true); ``` 以上代码片段展示了如何使用 `sampleDist` 函数从给定的概率密度函数中抽取样本。
     
  • MATLAB开发——双变量Gamma分布CDF和PFs抽样
    优质
    本项目利用MATLAB实现双变量Gamma分布的累积分布函数(CDF)及概率函数(PFs)的高效采样方法，为统计分析与模拟提供强大工具。 在MATLAB开发过程中，双变量伽马分布是一个重要的概率模型，在统计分析与数据处理领域具有广泛应用价值。此压缩包包含多个关键的MATLAB脚本，用于计算该分布的相关函数及生成随机数。 1. **双变量伽马分布**： 它是两个独立的单变量伽马分布联合而成的概率模型，拥有α和β这两个参数以及一个反映两者相关性的ρ值。当ρ等于0时，表示两变量相互独立；而ρ大于零，则表明它们之间存在正向关联。 2. **BivGamPDF.m**： 该脚本实现了双变量伽马分布概率密度函数（PDF）的计算功能。通过这个二维函数可以评估两个随机变量同时出现的概率大小及其分布特征。 3. **BivGamCDF.m**： 此文件负责执行累积分布函数(CDF)的相关运算，用于确定给定阈值下某事件发生的累计概率，对于分析双变量数据在特定区间内的表现非常有用。 4. **BivGamRND.m**： 该脚本能够生成符合指定双变量伽马分布特性的随机样本数列，在进行模拟实验或构建统计模型时具有重要作用。 5. **bivgamtest.m 和 BivGamRNDtest.m**： 上述两个测试文件用于检查前面提到的三个主要函数（PDF、CDF和随机数生成功能）的有效性和准确性，通过设置不同的参数组合来确保代码在各种情况下都能正常运行。 6. **GaussLegendre_3.m**： 这可能是辅助性数值积分工具，在计算概率密度与累积分布时发挥重要作用。高斯-勒格朗日公式是一种高效的多维函数求积方法。 7. **license.txt**： 该文件提供了对这些MATLAB脚本使用的许可协议说明，详细规定了使用条件和限制条款。 借助于这一系列的工具和技术手段，研究人员能够进行深入的统计分析工作，包括参数估计、概率密度图绘制以及假设检验等任务。掌握并灵活运用这套软件包对于开展双变量伽马分布相关的研究与应用至关重要。
     
  • 二项分布的MATLAB开发：二项分布
    优质
    本项目专注于在MATLAB环境中实现和应用二项分布的相关计算与模拟。通过提供一系列函数来求解概率、累积分布以及随机数生成等功能，旨在为学习者及研究者提供一个便捷的学习和实验平台。 二项式分布是一种概率统计模型，用于描述在固定次数的独立重复试验（伯努利试验）中成功次数的概率分布。例如，在抛硬币实验中，如果进行n次独立抛掷，并且每次都有相同的成功概率p，则可以使用二项式分布来计算恰好获得k次正面朝上的概率。