人工智能-机器学习-混合平稳随机变量列的平均移动过程的大偏差原理.pdf

复合泊松随机变量的形式为 S=X1+...+XN，其中 Xj 是 iid 随机变量，N 是泊松分布的随机变量。 复合泊松变量在物理学和金融学中有很多应用。 该文件对多个代码进行了基准测试，以从复合泊松分布中生成 100 万个随机样本，其中项是对数正态分布，mu=0 和 sigma=1，泊松频率为 10。 最快和最慢版本（在 R2009b 中）的运行时间相差 200 多倍。 有趣的是，最快的代码比使用 ARRAYFUN 的简洁的 1-liner 快 10 倍。 需要 POISSRND（统计工具箱）和 RANDRAW（FEX #7309）。

随机变量及其分布习题解答

该文件包含使用两种方法生成随机变量的各种函数：逆方法和接受拒绝方法。 包括来自以下分布的随机变量： 连续均匀分布； 指数分布； 标准正态分布； 泊松分布； 广义帕累托分布； 伯努利分布； 二项分布; 贝塔分布； 伽马分布； 离散几何分布； 指定的离散分布。

概率论与数理统计-多维随机变量及其分布练习题

首先给出随机变量矩母函数M(s)与分布函数一一对应（可逆性）的条件，然后利用重期望法则，得到随机数个相互独立的随机变量之和的矩母函数，对矩母函数求逆即可得到对应的分布函数。

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，第 75-81 页 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（ http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_function ） 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http://en.wikipedia.org/wiki/Gamma_distribution#Generating_gamma-distributed_random_variables 符号：theta = b k = c 该

概率论与数理统计 离散型随机变量与常见概率分布

概率论与数理统计 连续型随机变量与常见概率分布

此提交提供了对一维随机变量的累积分布函数 (CDF) 和概率密度函数 (PDF) 的估计。 CDF的评价是直接通过CDF的定义来完成的，其中关于评价CDF的PDF区分度就涉及到了。 为此，我选择了数值微分。