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偏t分布的PDF、CDF、分位数及随机数生成的MATLAB代码

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简介：
本资源提供了一套MATLAB代码，用于计算偏t分布的概率密度函数(PDF)、累积分布函数(CDF)，求解分位数值，并生成符合该分布的随机数。 【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：偏t分布的概率密度函数(pdf)、累积分布函数(CDF)、分位数(quantiles)计算及生成随机数的Matlab代码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行。如果您下载后不能运行，可联系我进行指导或更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

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  • 偏t分布的PDF、CDF、分位数及随机数生成的MATLAB代码
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    本资源提供了一套MATLAB代码，用于计算偏t分布的概率密度函数(PDF)、累积分布函数(CDF)，求解分位数值，并生成符合该分布的随机数。 【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：偏t分布的概率密度函数(pdf)、累积分布函数(CDF)、分位数(quantiles)计算及生成随机数的Matlab代码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行。如果您下载后不能运行，可联系我进行指导或更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 复合泊松分布(CDF, PDF, 随机数)：基于IID伽马分布的跃迁生成CDF/PDF及随机数 - ma...
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    本文探讨了如何通过独立同分布的伽马分布来构建复合泊松分布，详细介绍了其累积分布函数（CDF）、概率密度函数（PDF）以及随机数生成方法。 复合泊松分布的 CDF/PDF 和随机数生成器是基于独立同分布（iid）的伽马分布，并且这些跳跃与泊松过程相互独立。
     
  • Cauchy: 柯西分布的 CDF、PDF、逆 CDF、参数拟合及随机生成器 - MATLAB 开发
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    本项目提供柯西分布的累积分布函数(CDF)、概率密度函数(PDF)、逆CDF，以及参数拟合和随机数生成的功能，适用于MATLAB环境。 柯西分布的实现包包括以下功能：cauchycdf - 柯西累积分布函数（cdf）；cauchyfit - 用于估计柯西数据参数的方法；cauchyinv - 计算柯西累积分布函数（cdf）的逆；cauchypdf - 返回柯西概率密度函数(pdf)值；cauchyrnd - 根据柯西分布生成随机数。如果发现错误，请反馈给作者。 值得注意的是，我有兴趣了解在 cauchyfit 中用于计算参数置信区间的数学方法，并且对此表示赞赏。该包适用于大多数版本的 Matlab。版权由 Peder Axensten 所有。 历史更新： 1.0 版本发布于2006年7月10日。 1.1 版本发布于2006年7月26日，增加了 cauchyfit 功能。
     
  • 学生t分布的累积分布函数(T-CDF)
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    简介：T-CDF是指学生t分布的累积分布函数，用于统计学中假设检验与区间估计，特别是在样本量较小、总体标准差未知时，评估数据中的显著性及置信水平。 累积分布函数 [学生t]（ 学生t_distribution）分布的随机变量为 其中v是自由度。 在定义中， Beta( x; a, b )表示而Beta( a, b )表示。 安装：使用 npm install distributions-t-cdf 安装 用法： ```javascript var cdf = require(distributions-t-cdf); cdf（x [，选项]） ``` 评估[学生t]分布的累积分布函数。 x可以是number ， array ，typed array或matrix 。 示例代码: ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out; ```
     
  • 广义卡方分布：计算其统计量、PDF、CDF、逆CDF及生成随机数 - MATLAB开发
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    本项目提供MATLAB工具箱，用于计算广义卡方分布的统计量、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、逆CDF，并生成符合该分布的随机数。 广义卡方分布的Matlab工具箱用于计算该分布的相关统计信息、概率密度函数（PDF）、累积分布函数（CDF）、逆CDF以及生成随机数。 作者为Abhranil Das，来自德克萨斯大学奥斯汀分校感知系统中心。如需反馈或建议，请联系abhranil.das@utexas.edu。使用此代码时请引用：一种对正态分布进行积分和分类的方法。 安装步骤如下： 在Matlab的Home选项卡中选择Add-Ons > Get Add-Ons，搜索“Generalized chi-square distribution”并完成安装。 快速入门指南：安装后，请从带有交互式示例的入门实时脚本开始。或者任何时候都可以通过访问Matlab主页选项卡中的附加组件管理器来查看此工具箱的相关文档和使用说明。 文献资料： 有关具体函数的帮助，可以键入doc gx2s查询相关帮助信息。
     
  • 基于PDF或CDF生成随机数：利用用户自定义的PDF或CDF在MATLAB中生成随机数
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    本简介介绍了一种方法，用于在MATLAB环境中通过给定的概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)，生成服从特定概率分布的随机数。这种方法允许用户根据自己的需求定制随机数据集，广泛应用于统计分析、蒙特卡洛模拟和机器学习等领域。 haleyhit 于2018年8月15日编写了这段代码： 函数 y = randdf(S,D,F) 参数： - S - 维度大小的整数值。 示例：S=10 创建一个 10×1 数组；示例：S=[10,2] 创建一个 10×2 矩阵 - D - 密度函数，数字矩阵Pdf 或 cdf。该矩阵大小为 N×2，其中pdf或cdf的采样点形成第二行，而 pdf 或 cdf 的函数值则在第一行。 - F - 标志，表示是 pdf 还是 cdf。 示例： x = [-1:0.01:1]; % 采样点 y = 2*(x<0) + (-0.1)*(x<=(-0.3)) + (4+0.1)*(x>=(0.3));% pdf的函数值 绘图(x, y, 黑色); r=randdf([10000],[y;x],pdf); % 生成随机数，稍等 h=histogram(r);
     
  • 基于PDF或CDF生成随机数：利用用户自定义的PDF或CDF在Matlab中生成随机数
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    本工具介绍如何在MATLAB环境中使用用户定义的概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)，来生成符合特定分布特性的随机数，适用于需要定制化概率模型的应用场景。 根据用户定义的概率密度函数(pdf)或累积分布函数(cdf)生成随机数 - MATLAB开发 语法：y = randdf(S, D, F) - S: 维度的大小，整数值。 示例： S=10 创建一个 10×1 数组 S=[10,2] 创建一个 10×2 矩阵 - D: 密度函数，数字矩阵。Pdf 或 cdf 的采样点形成第二行；pdf 或 cdf 的函数值形成第一行。 - F: 标志，表示是 pdf 还是 cdf 例子： x = [-1:0.01:1]; % 采样点 y = 2*(x - 0.1) + 4*abs(x - 0.3); % pdf 的函数值 % 绘制图表（此处省略绘图代码） r = randdf([10000], [y; x], pdf); % 根据用户定义的PDF生成随机数 h = histogram(r); h.Normalization=probability;
     
  • 生成柯西分布随机数_Matlab_柯西分布_随机数生成
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    本文介绍了如何使用Matlab编程语言来生成符合柯西分布的随机数。通过提供的代码示例和解释，帮助读者理解和实现这一统计学中的重要概念。 利用MATLAB生成柯西分布随机数的方法包括原理介绍和代码实现。可以一键完成从理论到实践的全过程。 1. **原理**：在统计学中，柯西分布也称为洛伦兹分布或Breit–Wigner分布，是一种连续概率分布。其特点是具有较长的尾部，并且均值、方差等一阶矩不存在。 2. **代码实现**： - 可以使用MATLAB内置函数`rand`生成均匀分布随机数，再通过变换公式将其转化为柯西分布随机数。具体步骤如下： ```matlab function r = cauchyRandom(n, location, scale) % n: 生成的随机数数量 % location: 柯西分布的位置参数（默认为0） % scale: 柯西分布的比例参数（默认为1） if nargin < 3 || isempty(scale) scale = 1; end u = rand(1, n); % 产生均匀分布随机数 r = location + scale * tan(pi * (u - 0.5)); % 变换公式得到柯西分布的随机数 ``` 通过上述方法，可以方便地在MATLAB环境中生成所需的柯西分布随机数。
     
  • MATLAB中的正态分布随机数生成
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    本文章介绍了如何在MATLAB中使用内置函数生成服从正态分布的随机数，并简述了其应用。 在Matlab中生成N(a, b^2)的正态分布随机数。
     
  • 生成perato分布随机数的C语言代码
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    本代码提供了一种用C语言实现生成pareto分布随机数的方法。适用于统计模拟、数据分析等领域需要使用pareto分布场景。 C语言代码可以生成符合帕累托分布的随机数。帕累托分布是从大量真实世界的现象中发现的一种幂律现象，在负载测试中通常认为80%的流量会在总时间段内的特定20%内出现。