Advertisement

来自 Gamma 和 Wishart 的样本：使用 MATLAB 测试及抽样-matlab开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 来自 Gamma 和 Wishart 的样本：使用 MATLAB 测试及抽样-matlab开发
    优质
    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。
     
  • MATLAB开发——双变量Gamma分布CDF和PFs抽样
    优质
    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。
     
  • 简单的拒绝抽样：生成来自指定分布的样本值，但不保证独立同分布（IID）-MATLAB开发
    优质
    本项目采用简单拒绝抽样的方法在MATLAB中生成符合特定分布的样本集，尽管这种方法不能确保所抽取样本为独立同分布。 函数 `sampleDist` 用于从任意分布生成样本。其语法为 `sampleDist(f,M,N,b)` ，其中返回值是一个大小为 N 的随机数组，该数组中的元素是从由句柄 f 定义的概率密度函数所描述的分布中抽取的，取样范围是 b = [min, max]。 M 参数代表提议分布的阈值，在给定区间内对于所有的 x 都满足条件：f(x) < M。例如： - 从均匀分布在 [0.7,1] 区间的样本生成： ```matlab X = sampleDist(@(x) (x>=0&x<0.7)+(x>=0.7&x<=1),... 1,... 1e6,[0,1],true); ``` - 从 [-5,5] 正态分布的样本生成： ```matlab X = sampleDist(@(x) 1/sqrt(2*pi)*exp(-x.^2/2),... 1/sqrt(2*pi),... 1e6,[-5,5],true); ``` 以上代码片段展示了如何使用 `sampleDist` 函数从给定的概率密度函数中抽取样本。
     
  • Anderson-Darling k样本检验程序：检测k个抽样总体的一致性-MATLAB开发
    优质
    本项目提供MATLAB实现的Anderson-Darling k样本检验程序，用于评估来自同一分布的k个独立样本间的差异一致性。 Anderson 和 Darling 在1952年及1954年提出了拟合优度统计方法，用于检验随机样本是否来自具有特定分布函数的连续总体假设。这一方法是对Kolmogorov-Smirnov（KS）测试的一种改进，在尾部赋予了更高的权重。双样本版本则由Darling在1957年提出，并且Pettitt于1976年对其进行了深入研究。Scholz 和 Stephens 在1987年引入了Anderson-Darling k 样本检验，这是两样本 Anderson-Darling 检验的扩展形式。 这是一种非参数统计程序（即秩检验），只需要假设抽取的独立数据样本确实是从各自的连续总体中随机取得即可。这一测试旨在验证从两个或多个不同来源抽样的独立数据集是否来自同一分布。因此，该测试可用于判断能否将来自于不同源头的数据合并在一起，因为它们被认为具有相同的基础分布。
     
  • 无放回的加权随机抽样 - MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一种在MATLAB中实现无放回加权随机抽样的算法。通过赋予每个元素不同的权重，该方法能高效地从数据集中抽取样本，适用于统计分析和机器学习中的多种场景。 函数样本 = RandSampleWR(N,n,W) 检查： 如果 (长度(N) <= 0) || (n <= 0) || (长度(N) <= n) 显示 人口规模和样本规模必须大于零且样本规模必须小于人口规模。 关闭 如果 如果 长度（N）~= 长度（W） 显示 人口大小和权重向量大小必须相同。 关闭 如果 初始化： maxN = 长度(N); k = 1; W = Wsum(W(1:maxN)); 使用Knuth-Fisher-Yates 抽样方法： 对于 i=n:-1:1 r1 = ceil(rand * maxN); r2 = randint; 而(r2 > W(r1)) r1 = ceil(rand * maxN); r2 = randint; 结束 这段代码实现了一个具有权重且无放回的随机抽样函数，确保了人口规模、样本规模以及权重向量大小满足要求，并通过Knuth-Fisher-Yates算法进行采样。
     
  • 基于MATLAB的样本熵算法实现及应用.zip_matlab样本熵_样本熵算法_MATLAB样本熵_样本熵 MATLAB
    优质
    本资源提供了一种使用MATLAB编程语言实现样本熵算法的方法，并探讨了其在不同领域的具体应用。通过详细的代码示例和解释，帮助用户理解和掌握样本熵的计算过程及其实际意义。适合科研人员及工程技术人员参考学习。 使用MATLAB实现样本熵算法非常有效且实用。我自己尝试过之后觉得非常好用。
     
  • 基本采样与下采样代码: 基本采样与下采样代码-MATLAB开发
    优质
    这段资料提供了一个MATLAB项目，专注于实现信号处理中的基本采样和下采样技术。适合于学习数字信号处理原理及其编程实践的读者使用。 任何信号的基本采样和下采样代码可以用于处理数字信号的转换过程。这类代码通常包括对原始信号进行降频或升频的操作，以适应不同的系统需求或者数据压缩的目的。编写这样的代码时需要考虑保持信号的关键特性不变，并且避免出现混叠现象或其他不良效果。
     
  • 使用MATLAB进行正态分布数据抽样
    优质
    本教程介绍如何利用MATLAB软件进行正态分布随机数的生成与分析，涵盖相关函数的应用及实例演示。 使用MATLAB对服从正态分布的数据进行抽样可以通过内置的随机数生成函数来实现。例如，可以利用`randn`函数产生标准正态分布的随机样本，并通过适当的线性变换得到具有指定均值和方差的正态分布数据集。具体步骤包括定义所需参数（如样本数量、期望值μ以及标准偏差σ），然后调用相应的MATLAB命令来生成符合这些统计特性的数据点集合。
     
  • MATLAB中的置换测试（又称随机测试）：用于评估两组样本均值差异的工具 - MATLAB开发
    优质
    这段文字介绍了一款基于MATLAB开发的工具，专门用于执行置换测试或随机测试，旨在帮助研究人员和数据分析者评估来自两个不同群体的数据集平均数之间的显著性差异。该工具通过大量模拟实验来提供一个更准确、非参数的方法，以确定两组样本均值是否具有统计学上的显著差异，而无需假设数据分布的具体形式。 用于MATLAB的置换测试（也称为随机测试）可用来评估两个样本之间的均值差异。该方法支持单尾与双尾检验，并提供 p 值、观察到的差异以及效应大小 (Hedges g) 的结果。此外，用户可以选择通过直方图来可视化这些数据。另外还能够执行精确测试，在此过程中会考虑所有可能的排列组合情况。
     
  • PPG样本数据：我的旧代码中的PPG样本数据-MATLAB开发
    优质
    本资源提供个人先前项目中收集和处理的心率监测(PPG)信号样本数据，并附带MATLAB代码用于数据分析与可视化，适合生物医学工程及相关领域研究者参考学习。 您可以在文件交换平台上找到用于计算心率和血氧饱和度的PPG代码，其地址为https://uk.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/53364-heart-rate--spo2-using-ppg。