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负指数分布、K分布和Gamma-Gamma分布的PDF探讨

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本文深入探讨了负指数分布、K分布及Gamma-Gamma分布在概率统计中的性质与应用，并详细分析了它们的概率密度函数（PDF）。 通过Matlab实现了FSO链路的负指数分布、K分布和Gamma-Gamma分布模型的概率密度函数，可以对比分析这三种分布的概率密度函数，并可以根据不同湍流强度条件画出它们的概率密度函数曲线。

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  • 负指数分布、K分布和Gamma-Gamma分布的PDF探讨
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    本文深入探讨了负指数分布、K分布及Gamma-Gamma分布在概率统计中的性质与应用，并详细分析了它们的概率密度函数（PDF）。 通过Matlab实现了FSO链路的负指数分布、K分布和Gamma-Gamma分布模型的概率密度函数，可以对比分析这三种分布的概率密度函数，并可以根据不同湍流强度条件画出它们的概率密度函数曲线。
     
  • Gamma分布的PDF和CDF详解
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    本文详细解析了Gamma分布的概率密度函数(PDF)与累积分布函数(CDF)，深入探讨其性质及应用。 伽马分布模块提供了用于计算伽马分布的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的功能，并具备最大似然拟合的能力。例如： ```javascript var dist = require(gamma-distribution); var x = 2, k = 1, theta = 3; dist.pdf(x, k, theta); dist.cdf(x, k, theta); dist.fit([1, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 6]); // 返回一个包含k和theta的对象 ```
     
  • Gamma-CDF：伽玛分布的累积分布函数（CDF）
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    简介：Gamma-CDF是指用于计算伽玛分布在特定点处累积概率的数学函数。它在统计分析、可靠性工程等领域具有重要应用价值。 累积分布函数用于描述随机变量的分布情况，在这里alpha是形状参数而beta则是速率参数。使用npm可以安装名为distributions-gamma-cdf的模块来实现这一功能。 在代码中，可以通过以下方式引用并调用该库： ```javascript var cdf = require(distributions-gamma-cdf); ``` 评估累积分布函数时可采用`cdf(x [，选项])`的形式。在此方法里，x可以是number、array、typed array或matrix形式的数据。 例如： - `out = cdf(1); // returns ~0.632` - 对于数组情况： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; x = [-1 , 0 , 1 , 2 , 3]; out = cdf(x); ``` 以上就是如何使用累积分布函数模块来评估特定值或一组数值的累积概率。
     
  • Gamma-PDF：伽玛分布的概率密度函数
    优质
    Gamma-PDF是指用于计算伽玛分布在统计学和概率论中特定点处概率密度的数学函数。该函数广泛应用于各种领域的数据分析与建模之中。 概率密度函数（PDF）描述了随机变量的概率分布情况。对于特定的随机变量而言，其PDF由形状参数alpha与速率参数beta定义。 要使用相关功能，请先安装npm包distributions-gamma-pdf。 用法示例： ```javascript var pdf = require(distributions-gamma-pdf); ``` pdf(x[, options]) 用于评估分布的概率密度函数（PDF）。输入x可以是单一数值、数组、类型化数组或矩阵。例如： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = pdf(1); // 返回约0.3678 out = pdf(-1); // 返回0 x = [ 0 , 0.5 , 1 , 1.5 ]; ```
     
  • 正态分布与Gamma分布的判断及MATLAB实现_源码
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    本文介绍了如何使用MATLAB来判断数据是否符合正态分布或Gamma分布，并提供了相应的代码实现。 关于数据正态分布判断及Gamma分布判断的数值算法MATLAB例程。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 利用EM算法估算Variance Gamma分布参数：本研究提出采用EM算法来估算Variance Gamma分布的参数...
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    本文提出了一种基于EM算法估计Variance Gamma分布参数的方法，为金融建模中的随机变量提供了更精确的风险评估工具。 文章提出了一种用于方差伽玛分布的估计算法，该算法基于观察到的VG密度可以由正态分布的有限混合近似得出。权重是通过拉盖尔多项式的根推导出来的。