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MATLAB开发——双变量Gamma分布CDF和PFs抽样

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 来自 Gamma 和 Wishart 的样本：使用 MATLAB 测试及抽样-matlab开发
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    本项目利用MATLAB进行Gamma和Wishart分布的随机数生成与统计测试，适用于科研与工程中概率模型的应用与验证。 一个简单的脚本用于从不同参数的伽马分布和Wishart分布中测试并抽取样本。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • Gamma-Random：生成伽玛分布随机变量
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • Tracy-Widom (TW1) 分布的 CDF：Beta=1 时的 TW CDF 表 - MATLAB 开发
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    该资源提供了MATLAB代码用于计算Tracy-Widom分布（Beta=1）的累积分布函数(CDF)，适用于统计物理和随机矩阵理论等领域研究。 随附的 CSV 文件包含一个 751 x 2 的矩阵，可以通过 MATLAB 中的“csvread”命令读取该文件： ```matlab data = csvread(TW1.csv); ``` 第一列是标准化检验统计量 Z，其值范围从 -3.9 到 3.6，并以 0.01 的增量递增。第二列表示累积分布函数 (CDF)。此 CDF 已被截断，在 -3.9 处设置为 0，在 3.6 处设置为 1，以此来限制统计量的分布范围。 若需在 -3.89 到 3.59 范围之外进行插值操作，请考虑将 -3.9 替换为负无穷大（-Inf），并将 3.60 替换为正无穷大（+Inf）以实现更广泛的分布范围。 要使用此 CDF 对重要主成分的数量进行测试，可以参考以下文献：Patterson N、Price AL 和 Reich D 在 2006 年发表的《人口结构和特征分析》一文。该研究提供了相关的计算方法，并且已获得作者许可获取原始数据用于执行此类计算。 原文献信息如下： - 文章标题: Population Structure and Eigenanalysis - 发表期刊及时间：PLoS Genetics 2(12): e190，2006 年 - DOI 编号: doi:10.1371/journal.pgen.0020190
     
  • 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。
     
  • 基于矩量法的 Gamma 分布拟合：利用 Matlab 进行数据拟合 - MATLAB开发
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    本项目运用Matlab软件，采用矩量法对Gamma分布进行参数估计与数据拟合，适用于各类统计分析场景。 Gamma 分布具有两个参数：形状（Shape）和尺度（Scale）。对于给定的数据集，我们可以采用最大似然法或矩量法来估计这两个参数的值。在这段代码中，我们选择了使用矩量法来进行参数估计。如果设置 plotit 为1，则函数会生成数据直方图并展示拟合结果。此外，在进行分布归一化时，可以利用 MATLAB 内置的 trapz 命令来实现。