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某些特殊概率分布之间的相互变换1

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有关背离的描述，您可以查看： http://en.wikipedia.org/wiki/Kullback-Leibler_divergence

此 m 函数返回参数 A 和 B 为 X 值的 beta 几何概率密度函数。注意：除非 A 和 B 是整数，否则密度函数为零。 Beta 几何分布用于模拟在观察到第一次成功之前在二项式过程中将发生的失败次数，其中二项式 p 本身是一个采用 Beta(a,b) 分布的随机变量。 它已广泛应用于繁殖力和人力或合同研究。 它具有概率密度函数： B(a+x, b+1) p(x) = --------------- B(a, b) 其中 B(a,b) 是一个 beta 函数。 语法：函数 y = bgeopdf(x,a,b) 输入： x - 第一次成功前的失败次数 {0,1,2,...) a - Beta 函数的 alpha 参数 (>0) b - Beta 函数的 beta 参数 (>0) 输出： y - beta 几何概率值

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

由于风电功率预测的局限性，难以准确而有效地刻画风电功率的概率分布函数，提出考虑风电功率概率分布不确定性的含风电配电网无功规划方法。该方法可有效应用于风电概率分布集合中的任意分布情况，在一定概率约束下保证配电网的安全运行要求，同时最小化配电网网损和无功设备投资成本之和。采用概率分布鲁棒机会约束模型描述含风电的配电网无功规划问题，根据潮流平衡等式分离节点电压和支路功率约束中的随机向量，根据条件风险价值（CVaR）的物理意义构建关于节点电压约束和支路功率约束的CVaR模型，利用对偶优化、Schur补和S-lemma的性质将该模型转化为确定性的双线性矩阵不等式（BMI）问题。采用基于BMI优化的免疫粒子群算法求解该问题。改进的IEEE 33节点配电系统仿真结果验证了所提无功规划方法的可行性和有效性。

我的第一张minitab概率分布图.docx

quan_harmonic_wave_main.m：主文件。 Hermitan_poly_Coeff.m：计算Hermitan的多项式系数。 quantual_harmonic_wave_fun.m：包含量子谐波函数。 classic_prob_den_func.m：整理经典概率分布。 wave_func_plot.m：情节。 请享用！