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MATLAB中的分布函数

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本教程深入介绍MATLAB中用于概率统计的分布函数，包括常见分布的概率密度、累积分布及逆操作等应用方法。 MATLAB的分布函数包含了许多常用的函数，方便读者应用。

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  • MATLAB中的分布函数
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    本教程深入介绍MATLAB中用于概率统计的分布函数，包括常见分布的概率密度、累积分布及逆操作等应用方法。 MATLAB的分布函数包含了许多常用的函数，方便读者应用。
     
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  • 二元函数的边缘分布：此函数计算二元函数中各变量的边缘分布 - MATLAB开发
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    本项目提供了一个MATLAB工具，用于计算二元函数中各个自变量的边缘分布。通过分析给定的数据集或数学关系式，该工具能够有效地提取和展示每个变量独立的概率特性。适用于统计学、数据分析及概率论研究。 函数 [fx, fy, MeanVar] = margindist(f,x,y,distributionType) 其中 f 是一个二元函数，可以是归一化或非归一化的分布函数。x 和 y 分别表示 f 的两个自变量，并且它们的值可以用行向量或者列向量的形式给出。fx 和 fy 代表 x 和 y 的边际分布。distributionType 参数用于定义边缘分布是在连续域还是离散域上进行计算，默认情况下是连续模式。可以为 distributionType 输入以下字符串：（对于连续）连续, Continuous, Con, 或者 con; （对于离散）离散, Discrete, Discr, 或者 discr. MeanVar 是可选的输出，它包含 fx 和 fy 的均值和方差作为向量。具体实现函数 f 应该在单独的 m 文件中定义。 例如，在下面的例子中，我们使用一个二维高斯分布来测试这个功能。
     
  • MATLAB分布形态判定函数
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  • Matlab中的CDF累加分布函数计算程序_CDF
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  • 双非中心F分布函数：F分布鞍点近似的计算-MATLAB开发
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    本项目为MATLAB代码实现，专注于计算双非中心F分布函数采用鞍点逼近方法。提供高效、精确的统计分析工具，适用于科研与工程领域中复杂的概率问题求解。 计算双重非中心的PDF鞍点近似值F分布的方法参考Marc S. Paolella在2007年的著作中的第368页内容（清单10.9至10.10）。需要注意的是，由于使用了鞍点进行积分归一化处理，结果会略大于1。建议采用四边形标准化方法来改善精度。函数的调用格式为f = SPncfpdf(xords,n1,n2,theta1,theta2,acclevel)。
     
  • 泊松分布的函数
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    泊松分布在概率论中用于描述单位时间内随机事件发生的次数。本内容介绍了泊松分布的基本概念、公式及其应用场景。 泊松分布是一种常用的离散型概率分布。对于数学期望为m的泊松分布，其分布函数定义如下：P(m, k) = (m^k * e^-m) / k! ，其中k取值范围是0到正无穷大。 给定两个数值m和k（满足条件 0  
  • F-CDF：F分布的累计分布函数（CDF）
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    F-CDF是指用于计算F分布累积概率的函数，它能够提供在假设检验中比较两组样本方差时所需的统计值。 累积分布函数用于描述随机变量的分布情况。这里提到的是一个特定于F分布（其中d1是分子自由度， d2是分母自由度）的情况，I_{x}(a,b)是一个相关的参数。 你可以通过命令行安装所需库：`npm install distributions-f-cdf` 使用时，请先引入需要的功能： ```javascript var cdf = require(distributions-f-cdf); ``` 然后可以使用以下代码来评估累积分布函数的值。输入变量x可以是number，array，typed array或matrix类型。 下面是一个示例： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; // 输出结果为0.5 out = cdf(1); // 对于数组[-1, 0, 1, 2, 3]，输出一个包含对应累积分布函数值的数组 x = [-1 , 0 , 1 , 2 , 3]; out = cdf(x); ```
     
  • Beta-CDF：Beta分布的累积分布函数（CDF）
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    简介：Beta-CDF是指Beta分布的累积分布函数，用于计算随机变量小于或等于某个值的概率。它是统计分析和概率论中的重要工具。 累积分布函数用于计算随机变量的值小于或等于给定数值的概率。 安装该库的方法是： ``` npm install distributions-beta-cdf ``` 使用方法如下所示： ```javascript var cdf = require(distributions-beta-cdf); cdf(x[, options]) ``` 此函数评估指定点x处分布的累积概率。 x可以是一个数字、数组、类型化数组或矩阵。 例如： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = cdf(0.5); // returns 0.5 x = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]; out = cdf(x, { alpha: 2, }); ```