Advertisement

Gamma-Random：生成伽玛分布随机变量

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • Gamma-MGF：伽玛分布的矩生成函数(MGF)
    优质
    简介：Gamma-MGF是描述伽玛分布在统计学中的重要特性之一，它通过矩生成函数的形式提供关于随机变量的所有阶矩的信息。 分布矩生成函数（MGF）用于描述随机变量的特性，其中alpha是形状参数，beta是速率参数。当t大于或等于beta时，MGF没有定义，并且模块会返回NaN。 安装方法： ```bash npm install distributions-gamma-mgf ``` 使用方法示例： 首先需要通过`require`引入所需的库。 ```javascript var mgf = require(distributions-gamma-mgf); ``` 计算分布的矩生成函数（MGF）可以调用`mgf(t[, options])`。t参数可以是单个数值、数组、类型化数组或矩阵。 示例代码如下： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, t, i; out = mgf(-1); // 返回值为 0.5 out = mgf(1); // 当t大于beta时，返回NaN ``` 请注意，当输入的`t`不满足条件（即`t >= beta`）时，函数将无法计算并返回NaN。
     
  • Gamma-CDF：伽玛分布的累积分布函数（CDF）
    优质
    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。
     
  • Rand_Gamma：生成伽玛随机数 - MATLAB开发
    优质
    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。
     
  • Gamma-PDF：伽玛分布的概率密度函数
    优质
    Gamma-PDF是指用于计算伽玛分布在统计学和概率论中特定点处概率密度的数学函数。该函数广泛应用于各种领域的数据分析与建模之中。 概率密度函数（PDF）描述了随机变量的概率分布情况。对于特定的随机变量而言，其PDF由形状参数alpha与速率参数beta定义。 要使用相关功能，请先安装npm包distributions-gamma-pdf。 用法示例： ```javascript var pdf = require(distributions-gamma-pdf); ``` pdf(x[, options]) 用于评估分布的概率密度函数（PDF）。输入x可以是单一数值、数组、类型化数组或矩阵。例如： ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; out = pdf(1); // 返回约0.3678 out = pdf(-1); // 返回0 x = [ 0 , 0.5 , 1 , 1.5 ]; ```
     
  • 生成随机整数: random-int
    优质
    由于您没有提供具体的标题内容，我无法直接为您生成相应的简介。请您给出具体的要求或信息，比如希望介绍的内容主题、关键点等，我会很乐意帮助您撰写合适的简介。关于random-int,如果您是想要一个随机整数，请告知数字的范围，我可以帮您生成一个。不过看起来这段似乎是作为参数而不是标题的一部分。请明确您的需求以便我能更好地提供帮助。 随机整数可以通过安装`random-int`模块来生成。 **安装：** ```bash $ npm install random-int ``` **用法示例：** 导入并使用`randomInteger`函数： ```javascript import randomInteger from random-int; // 从0到4中产生一个随机整数 console.log(randomInteger(5)); // 输出可能是3 // 在10和99之间生成一个随机整数（包括边界值） console.log(randomInteger(10, 100)); // 输出可能是54 ``` **函数说明：** - `randomInteger(maximum)` 返回从`0`到指定的`maximum`之间的随机整数值。 - `randomInteger(minimum, maximum)` 在给定范围内返回一个随机整数，即从`minimum`至`maximum`(含边界值)。 **参数说明：** - **最小值（类型：number，默认为 0）** 指定了生成的随机整数可能达到的下限。 - **最大值（类型：number，默认为 1）** 确定返回结果能达到的最大数值。
     
  • 生成均匀分布、瑞利分布和正态分布的随机变量序列
    优质
    本项目专注于开发能够生成满足均匀分布、瑞利分布及正态分布特性的随机数序列的算法。这些序列在统计模拟与数据分析中扮演着重要角色，为科学研究提供了强大的工具支持。 这是我用C语言编写的一份报告，内容涵盖了生成三种随机分布的代码、公式及图片。有兴趣的朋友可以参考一下。希望各位读者能够理解并尊重不同的观点，不要恶意评论。
     
  • 生成不同随机变量的分布方法-MATLAB开发
    优质
    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。
     
  • Node.js生成随机整数-random-int
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Node.js生成指定范围内的随机整数，帮助开发者快速掌握random-int模块的应用技巧。 random-int - 产生一个随机整数。
     
  • 生成柯西分布随机数_Matlab_柯西分布_随机数生成
    优质
    本文介绍了如何使用Matlab编程语言来生成符合柯西分布的随机数。通过提供的代码示例和解释，帮助读者理解和实现这一统计学中的重要概念。 利用MATLAB生成柯西分布随机数的方法包括原理介绍和代码实现。可以一键完成从理论到实践的全过程。 1. **原理**：在统计学中，柯西分布也称为洛伦兹分布或Breit–Wigner分布，是一种连续概率分布。其特点是具有较长的尾部，并且均值、方差等一阶矩不存在。 2. **代码实现**： - 可以使用MATLAB内置函数`rand`生成均匀分布随机数，再通过变换公式将其转化为柯西分布随机数。具体步骤如下： ```matlab function r = cauchyRandom(n, location, scale) % n: 生成的随机数数量 % location: 柯西分布的位置参数（默认为0） % scale: 柯西分布的比例参数（默认为1） if nargin < 3 || isempty(scale) scale = 1; end u = rand(1, n); % 产生均匀分布随机数 r = location + scale * tan(pi * (u - 0.5)); % 变换公式得到柯西分布的随机数 ``` 通过上述方法，可以方便地在MATLAB环境中生成所需的柯西分布随机数。