累积分布函数 分布。 随机变量的为 其中sigma是比例参数。 安装 $ npm install distributions-rayleigh-cdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var cdf = require ( 'distributions-rayleigh-cdf' ) ; cdf（x [，选项]） 评估分布的。 x可以是number ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = cdf ( 1 ) ; // returns ~0.393 x = [ - 1 , 0 , 1 , 2 , 3 ] ; out = cdf ( x ) ; // returns [ 0, 0, ~0.393, ~0.865

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累积分布函数 分布。 随机变量的为 其中k是自由度， P是下正则化函数。 安装 $ npm install distributions-chisquare-cdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var cdf = require ( 'distributions-chisquare-cdf' ) ; cdf（x [，选项]） 计算分布的累积分布函数。 x可以是number ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = cdf ( 1 ) ; // returns ~0.682 x = [ - 1 , 0 , 1 , 2 , 3 ] ; out = cdf ( x ) ; // returns [ 0, 0,

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。

fluent进口速度分布函数

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

根据pdf或cdf生成随机数:根据用户定义的概率密度函数(pdf)或累积分布 函数(cdf)生成随机数- -mat lab开发 句法y = randdf(S,D,F) S - 维度的大小，整数值。 示例：S=10 创建一个 10×1 数组示例：S=[10,2] 创建一个 10×2 矩阵 D - 密度函数，数字矩阵Pdf 或 cdf 由矩阵描述，其大小为 N×2。 pdf 或 cdf 的采样点形成第二行。 pdf 或 cdf 的函数值形成第一行。 F - 标志，'pdf' 或 'cdf' 例子： x=[-1:0.01:1];%采样点y=2*(x-0.1)+4*(x0.3);% pdf的函数值情节（x，y，'黑色'） r=randdf([10000],[y;x],'pdf'); % 生成随机数坚持，稍等h=直方图（r）； h.归一

它是关于使用分布函数在二维几何内部生成随机点。

cdfplot(X) 显示当前图中输入数组 X 的经验累积分布函数 (CDF) 的图。 经验 CDF y=F(x) 定义为 X 值小于或等于 x 的比例。 如果输入 X 是矩阵，则 cdfplot(X) 将其解析为向量并显示所有值的 CDF。

累积分布函数与逆累积分布函数 同样地，累积分布和逆累积分布对每个分布都有特定地Matlab实现函数，这里只介绍通用的cdf,icdf. --- cdf, icdf 功能：计算可选分布的累积分布函数和逆累积分布函数。 格式：P=cdf(‘name’,X,A1,A2,A3) X=icdf(‘name’,X,A1,A2,A3) 说明：cdf和icdf中的参数使用和pdf中的相同。只是计算结果不同。 举例：p=cdf(‘Normal’,0:5,1:6) X=icdf(‘Normal’,0.1:0.2:0.9,0,1) 2.3