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Rand_Gamma：生成伽玛随机数 - MATLAB开发

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简介：
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。

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  • Rand_Gamma：生成伽玛随机数 - MATLAB开发
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    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。
     
  • Gamma-Random：生成伽玛分布随机变量
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    Gamma-Random是一款用于统计分析和模拟的工具，专门设计用来生成符合伽玛分布的随机数。它为研究人员、工程师及数据科学家提供准确且高效的概率模型支持。 伽玛随机变量可以用于创建一个或数组，并填充来自该分布的值。要使用它，请先安装`npm install distributions-gamma-random`。 用法如下： ```javascript var random = require(distributions-gamma-random); ``` 调用 `random([dims][, opts])` 可以生成一个随机数或者创建并填充数组，其中参数 `dims` 可以为指定长度的正整数或表示维度大小的正整数数组。如果未提供 `dims` 参数，则该函数将从伽玛分布返回单个随机值。 例如： ```javascript var out; // 设置种子 random.seed = 2; out = random(5); // 返回 [~0.192, ~0.319, ~0.714, ~0.861, ~0.974] ``` 上述代码展示了如何使用给定的库生成一组随机数，并设置了种子以确保结果可重复。
     
  • IntMat：生成随机整数数组-MATLAB开发
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    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。
     
  • 随机信号生成-MATLAB开发
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    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。
     
  • RandP.m: 生成帕累托随机数 - MATLAB开发
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    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）。
     
  • 随机密码生成器-MATLAB开发
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    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。
     
  • Gamma-MGF：伽玛分布的矩生成函数(MGF)
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    简介：Gamma-MGF是描述伽玛分布在统计学中的重要特性之一，它通过矩生成函数的形式提供关于随机变量的所有阶矩的信息。 分布矩生成函数（MGF）用于描述随机变量的特性，其中alpha是形状参数，beta是速率参数。当t大于或等于beta时，MGF没有定义，并且模块会返回NaN。 安装方法： ```bash npm install distributions-gamma-mgf ``` 使用方法示例： 首先需要通过`require`引入所需的库。 ```javascript var mgf = require(distributions-gamma-mgf); ``` 计算分布的矩生成函数（MGF）可以调用`mgf(t[, options])`。t参数可以是单个数值、数组、类型化数组或矩阵。 示例代码如下： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, t, i; out = mgf(-1); // 返回值为 0.5 out = mgf(1); // 当t大于beta时，返回NaN ``` 请注意，当输入的`t`不满足条件（即`t >= beta`）时，函数将无法计算并返回NaN。
     
  • MATLAB生成随机数
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    简介：本文介绍了如何使用MATLAB软件生成各种类型的随机数，包括均匀分布和正态分布等，并提供了相应的代码示例。 Matlab生成随机数的源代码已经经过测试并且可用。
     
  • 生成随机伯努利变量的函数 - MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一个函数，用于生成指定概率的随机伯努利变量序列，适用于统计模拟和概率研究。 通常需要生成具有伯努利分布的随机变量。此函数用于生成取值为0或1的伯努利随机变量。
     
  • 随机整数生成器：支持正数与负数-MATLAB开发
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    本MATLAB工具箱提供了一个灵活的随机整数生成器，能够产生指定范围内的正数和负数，适用于各类模拟和数据分析场景。 可以生成随机数（包括正数和负数）。每个数字出现的概率是相等的。例如，在生成2到21之间的整数时，这些数字出现的机会都是相同的。产生的随机数将是3这样的整数值而非像3.4563这样的小数值。该文件已经根据各个数字可能出现概率的规定进行了测试。