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生成随机伯努利变量的函数 - MATLAB开发

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • MyBernoulli(nP): 用于生成伯努利随机变量的函数 - MATLAB开发
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    MyBernoulli(nP)是一款MATLAB工具箱中的函数，专门设计用来高效地生成具有特定成功概率nP的伯努利随机变量，适用于统计模拟和数据分析。 生成伯努利随机变量的函数会根据成功概率P返回1，或者以失败的概率1-P返回0。
     
  • 生成不同随机变量的分布方法-MATLAB开发
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    本项目提供了一套MATLAB工具箱，用于生成多种常见及复杂随机变量的概率分布。通过简洁高效的代码实现，便于科研与教学中进行统计模拟和数据分析。 均匀随机变量、指数随机变量、Erlang 随机变量、伯努利随机变量、二项式随机变量、几何随机变量以及负二项式随机变量均是概率论中的重要概念，而正态分布则是统计学中常见的连续型概率分布。线性同余生成器 (LCG) 是一种用于产生伪随机数序列的算法，它基于不连续分段线性的方程式来计算这些数字。该方法被认为是最早和最著名的伪随机数生成技术之一。 此外，在处理这类问题时还会用到逆变换采样法以及Box-Muller变换等技巧来进行特定分布下的随机变量抽样或正态分布的模拟。
     
  • RANDRAW：高效生成多种分布的随机变量 - MATLAB开发
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    RANDRAW是一款高效的MATLAB工具箱，用于生成符合各种概率分布的随机数，适用于统计模拟、数据分析和科学研究。 兰德高效的随机变量生成器支持来自50多个分布的随机数生成：Α、英语、反对数正态、弧星、伯努利、贝塞尔、测试版、二项式、布拉德福德、毛刺（或柯尔莫哥洛夫）、柯西、池（可能是泊松复合型分布）、卡方（非中央和中央）、科布-道格拉斯余弦函数形式的分布、双指数、二郎（可能是指拉普拉斯变换相关的分布）、指数、极值类型I和II、F（非中心与中心）、费雪-蒂佩特分布、菲斯克或帕雷托型IV分布、弗雷谢分布（又称海夫利泽分布）、毛茸茸的可能是指广义误差分布的一种变体形式、伽玛函数相关的各种概率密度函数、广义逆高斯和双曲几何布朗运动相关模型中的随机变量生成器、贡佩茨曲线所对应的生存分析中使用的统计模型产生的随机数、甘贝尔分布（或称截断正态）、半余弦波形的分布、双曲割线分布或者称为柯西-洛伦兹分布的一种变体形式，超几何逆高斯即Wald二项式分布相关的生成器、拉普拉斯相关概率密度函数下的随机数产生机制、逻辑斯特或S型曲线描述的概率模型中的随机变量生成器、对数正态和其变形的Lomax（帕累托第二类）以及洛伦兹分布，麦克斯韦-玻尔茨曼速度分布相关的统计量计算方法中产生的随机数、负二项式分布下的概率事件模拟器、普通或标准形式的概率模型中的随机变量生成机制、正态逆高斯(NIG)金融建模和风险分析领域广泛使用的理论框架下所产生的各种类型的随机数据，帕累托（第一类）与第二类型相关的统计量计算方法中产生的随机数、帕斯卡分布下的概率事件模拟器、普朗克分布在物理学中的应用及相关模型的生成机制、泊松过程或计数过程相关的时间序列分析工具箱中的参数估计和假设检验功能实现所需的各类随机变量，二次方即χ²分布，在统计学中有重要应用的各种类型的随机数据生成方法，拉德马赫瑞利分布（可能是指二项式分布的一种变形），米分布或者称Rice或Nakagami-m分布在无线通信领域的广泛应用下的各种类型的数据模拟机制、半圆型Wigner半圆定律相关的数学模型中的概率事件的随机化过程实现工具箱中生成的各种类型的随机变量，斯凯拉姆即Skellam分布在统计学中有重要应用的概率密度函数下所产生的各类数据分布形式, 学生t-检验相关理论框架下的各种类型的数据模拟机制、三角形分布作为连续均匀分布的一种变形所产生出的随机数序列、截断法线相关的概率事件生成器在金融工程和风险管理中的广泛应用，图基-拉姆达（Tukey-Lambda）变换工具箱中产生的各类形式的概率密度函数下所需的各种类型的随机数据模拟机制，U型或称为U形分布，在描述某些特定现象时具有独特优势的连续分布模型下的各类概率事件生成器、均匀分布相关的统计量计算方法及其变形版本在不同场景中的应用实现所需的参数估计和假设检验功能工具箱中产生的各种形式的数据序列，冯·米塞斯（Von Mises）分布在环形数据或方向统计数据领域广泛使用的形式下所产生的随机数序列及概率事件生成器、威布尔分布下的各类统计量计算方法及其变形版本在不同场景中的应用实现所需的参数估计和假设检验功能工具箱中产生的各种形式的数据模拟机制，维格纳半圆定律相关的数学模型中的概率事件的随机化过程实现工具箱中产生的各类数据分布形式, 尤尔-辛普森悖论相关理论框架下的概率密度函数下所产生的各类数据序列、泽塔分布在数论和统计学领域具有重要应用的各种类型的随机变量生成机制，齐夫分配在自然语言处理及信息检索中的广泛应用的相关模型的参数估计工具箱中产生的各种形式的数据分布。
     
  • 拉普拉斯随机变量：此函数产生符合拉普拉斯分布的随机数-MATLAB开发
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    本项目提供了一个MATLAB函数，用于生成遵循拉普拉斯分布的随机数。通过调整参数，用户可以灵活地模拟各种情况下的数据样本。 此函数利用概率积分变换来生成符合拉普拉斯分布的随机数。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的随机路径生成函数
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    本文介绍了在MATLAB环境中用于生成随机路径的函数及其应用方法，帮助用户掌握相关算法与实现技巧。 用MATLAB编写的一种生成随机路径的方法。
     
  • 利用MATLAB通过逆变换技术从PDF生成随机变量
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    本简介介绍如何使用MATLAB编程环境中的逆变换法来从给定的概率密度函数（PDF）生成随机数，适用于统计模拟和数据分析场景。 使用逆变换技术从概率密度函数 (pdf) 生成随机变量。 函数 x=PDF2Rand(xPDF,yPDF,N) 的输入包括：xPDF 表示 x 概率密度函数值，yPDF 表示 y 概率密度函数值，N 是需要生成的随机变量样本数；输出为根据给定概率密度函数产生的随机变量 x。
     
  • 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。