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通过Gram-Charlier级数,可以对PDF或CDF进行展开。

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简介:
通过运用广义的Gram-Charlier级数,可以对画出变量概率密度函数或累积分布函数的曲线进行扩展。该功能在程序中是可选择的,并且其实现依赖于6阶半不变量的运用。

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    本文采用Gram-Charlier级数展开方法,探讨并推导概率密度函数(PDF)的近似解,为复杂分布提供精确且高效的计算途径。 在MATLAB中可以使用Gram-Charlier级数展开来求解变量的概率密度曲线。
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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;
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