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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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;
     
  • chisquare-cdf：卡方分布的累积分布函数(CDF)
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    chisquare-cdf是指用于计算卡方分布累积概率的函数。该函数接受自由度和目标值作为输入参数，并返回随机变量小于或等于给定值的概率。它是统计学中进行假设检验的重要工具之一。 累积分布函数用于描述随机变量的概率分布情况，在这里讨论的是卡方（χ²）分布的累积分布函数。假设随机变量为X，并且k是自由度参数，P表示下正则化函数。 使用npm可以安装相关包：`npm install distributions-chisquare-cdf` 在浏览器中使用时，请确保已正确引入该库。 下面是一个简单的用法示例： ```javascript var cdf = require(distributions-chisquare-cdf); // 计算分布的累积分布函数，x为需要计算值的对象。 cdf(x[, options]); // x可以是 number, array, typed array 或 matrix 类型 const Matrix = require(dstructs-matrix); let mat, out, x; out = cdf(1); // 返回约0.682 x = [-1, 0, 1, 2, 3]; out = cdf(x); ``` 以上代码示例展示了如何使用累积分布函数计算卡方分布的值。
     
  • 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
     
  • 指数分布的累积分布函数（CDF）: exponential-cdf
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    指数分布的累积分布函数(CDF)描述了随机变量小于或等于特定值的概率，广泛应用于可靠性理论和排队论中。 累积分布函数用于描述随机变量的分布情况，其中lambda > 0是rate参数。 安装： 可以通过npm命令行工具安装distributions-exponential-cdf模块。 用法： ```javascript var cdf = require(distributions-exponential-cdf); ``` 计算给定值在指数分布中的累积概率。x可以是一个数字、数组、类型化数组或矩阵。 ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = cdf(1); // returns approximately 0.632 x = [-1, 0, 1, 2, 3]; out = cdf(x); ``` 这段代码计算了不同值在指数分布中的累积概率。
     
  • MATLAB开发——双变量Gamma分布CDF和PFs抽样
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    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。
     
  • Rayleigh-CDF：瑞利分布的累积分布函数（CDF）
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    Rayleigh-CDF介绍了用于计算瑞利分布累积概率的数学工具。该函数在无线通信和信号处理中广泛使用，对于分析衰落信道特别重要。 累积分布函数用于描述随机变量的分布情况，在这里特别指的是瑞利分布（Rayleigh distribution）。其中，sigma是比例参数。 安装相关包：`npm install distributions-rayleigh-cdf` 使用方法如下： ```javascript var cdf = require(distributions-rayleigh-cdf); cdf(x[, options]) 评估该分布。x可以是一个数字、数组、类型化数组或矩阵。 ``` 例如，以下是一些使用示例： - `out = cdf(1);` 返回约0.393 - 设定一个变量`x=[ -1, 0, 1, 2, 3]`，然后执行`cdf(x)`。这会返回结果数组 `[0, 0, ~0.393, ~0.865]`。 注意：这里的代码示例展示了如何使用该库评估不同输入值的累积分布函数（CDF）。