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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。

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  • 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。
     
  • 正态分布的概率分布函数：计算正态分布曲线下概率的MATLAB实现
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    本文介绍了如何使用MATLAB编程来计算和绘制标准正态分布及其变种的概率密度函数，并求解特定区间内的累积概率值。 此函数用于计算正态分布曲线下的概率，并可选择绘制图形及计算面积。 输入参数： - x：在正态分布曲线上的一点。 - mean：正态分布的平均值。 - sigma：正态分布的标准偏差。（提示：对于标准正态分布，其均值为0且sigma等于1。） - plotting（可选）：如果设置为1，则绘制计算出的面积。 输出： 函数返回从负无穷大到点x之间的曲线下面积。 示例代码： ```matlab x = -20:20; % 定义数据范围，例如从-20至20。 sigma = length(x)/2/3.5; % 设置PDF的宽度为约3.5个标准差单位。 mean_value = 0; normaldistribution(mean_value, sigma, 1); ``` 注意：该函数由谢里夫·奥姆兰编写，他是苏黎世大学和大学医院的研究人员。日期标注为2009年5月。
     
  • 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。
     
  • 拟合截断正态(高斯)分布：MATLAB中的截断分布拟合方法
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    本文章介绍如何在MATLAB中实现对截断正态（高斯）分布的数据进行参数估计的方法，旨在提供实用编程技巧和统计分析知识。 Matlab 不允许直接处理被截断的数据集分布情况。在高斯分布的情况下，Matlab 只计算均值和标准差，并将它们作为概率密度函数的参数使用。然而，如果从一侧切割分布（例如测量值低于某个检测阈值时），这种方法就不再适用了，拟合出的分布会受到影响而发生偏移。这里我举一个小例子来说明在这种情况下如何进行拟合。
     
  • matlab分布拟合_fit_func.rar_威布尔与正态分布的拟合
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    本资源提供MATLAB代码用于拟合数据到威布尔和正态分布模型。文件包括自定义函数_fit_func，帮助用户分析并理解其数据集的概率分布特性。适合研究及工程应用。 用于数据拟合的分布包括威布尔分布、正态分布和对数正态分布。
     
  • Parzen窗模拟正态分布的MATLAB实现
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    本文介绍了利用Parzen窗方法在MATLAB中模拟正态分布的具体实现过程和技术细节。通过调整窗口大小和样本数量来逼近理想中的高斯曲线，为数据分析与机器学习领域的研究提供了有效的工具。 模式识别课程的课后作业是使用MATLAB实现Parzen窗模拟正态函数。
     
  • C#中正态分布的模拟实现与源码展示
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    本文介绍了如何在C#编程语言中实现和模拟正态分布，并展示了相关的代码示例。通过阅读本篇文章，读者可以了解并实践正态分布的概率模型及其应用。 前几天发布了测试版后，我自己发现公式出错了，把方差误认为是标准差了。其实修正这个问题很简单。发布资源之后被一位朋友指出了这个错误，现在我将源码公开出来，有兴趣的朋友可以看看，没兴趣的话就忽略吧。
     
  • MATLAB.rar_概率分布_MATLAB 二项分布_MATLAB 正态分布_二项分布_正态概率分布
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    本资源包提供关于使用MATLAB进行概率分布分析的教学内容，涵盖二项分布与正态分布的应用及计算方法。适合学习统计学和数据分析的学生及研究者参考使用。 概率密度或分布的通用函数包括正态分布、二项分布和指数分布等多种类型。
     
  • Matlab 正态分布图.rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB绘制正态分布曲线的代码文件。用户可以轻松调整参数来观察不同均值和标准差下的正态分布情况。适合学习统计学与数据分析的初学者使用。 使用MATLAB实现三维点云的法向量箭头可视化。所需文件包括：测试点云数据 - Vaihingen_building1.txt、法向量数据 - normal.mat 和主程序 - normal_plot.m。
     
  • MATLAB分布形态判定函数
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    本文章介绍一种使用MATLAB编程语言实现的数据分析方法，专注于自动判断数据集的概率分布类型。通过一系列统计测试和可视化手段帮助用户快速准确地识别变量所遵循的分布模型。 判断一组数据是否符合正态分布、泊松分布、指数分布或威布尔分布等。