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
先验概率、类条件概率密度函数和后验概率 1. 试简述先验概率,类条件概率密度函数和后验概率等概念间的关系: 先验概率:根据大量统计确定某类事物出现的比例,如在我国大学中,一个学生是男生的先验概率为0.7,而为女生的概率是0.3,这两类概率是互相制约的,因为这两个概率之和应满足总和为1的约束。 类条件概率密度函数:同一类事物的各个属性都有一定的变化范围,在这些变化范围内的分布概率用一种函数形式表示,则称为类条件概率密度函数。这种分布密度只对同一类事物而言,与其它类事物没有关系。为了强调是同一类事物内部,因此这种分布密度函数往往表示成条件概率的形式。例如x表示某一个学生的特征向量,则,男生的概率密度表示成P(x|男生),女生的表示成P(x|女生),这两者之间没有任何关系,即一般的情况下P(x|w1)+P(x|w2)≠1,可为从[0,2]之间的任意值。 后验概率:一个具体事物属于某种类别的概率,例如一个学生用特征向量x表示,它是男性或女性的概率表示成P(男生|x)和P(女生|x),这就是后验概率。由于一个学生只可能为两个性别之一,因此有P(男生|x)+P(女生|x)=1的约束,这一点是与类分布密度函数不同的。后验概率与先验概率也不同,后验概率涉及一个具体事物,而先验概率是泛指一类事物,因此P(男生|x)和P(男生)是两个不同的概念。
2021-12-22 18:14:33 5.9MB 模式识别
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通过matlab仿真产生Alpha稳定分布随机数;Alpha稳定分布概率密度函数计算;
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概率密度函数 分布概率密度函数(PDF)。 随机变量的(PDF)为 其中v > 0是自由度。 安装 $ npm install distributions-t-pdf 要在浏览器中使用,请使用 。 用法 var pdf = require ( 'distributions-t-pdf' ) ; pdf(x [,选项]) 计算的(PDF)。 x可以是 , array ,typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = pdf ( 1 ) ; // returns ~0.159 out = pdf ( - 1 ) ; // returns ~0.159 x = [ 0 , 0.5 , 1 , 1.5 , 2 , 2.5 ] ; out = p
2021-12-17 09:46:25 191KB JavaScript
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matlab噪声的自相关函数和功率谱密度及功率谱估计,matlab自相关函数和功率谱密度函数,matlab源码
2021-11-27 11:07:04 2KB
概率密度函数 分布概率密度函数(PDF)。 随机变量的(PDF)为 其中sigma是比例参数。 安装 $ npm install distributions-rayleigh-pdf 要在浏览器中使用,请使用 。 用法 var pdf = require ( 'distributions-rayleigh-pdf' ) ; pdf(x [,选项]) 评估分布的(PDF)。 x可以是 , array ,typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = pdf ( 1 ) ; // returns ~0.607 out = pdf ( - 1 ) ; // returns 0 x = [ 0 , 0.5 , 1 , 1.5 , 2 , 2.5
2021-11-13 16:10:56 78KB JavaScript
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随机样本的生成和概率密度函数的绘制——模式识别课程作业,希望能有所帮助
2021-11-03 19:34:50 1.41MB 概率密度 模式识别
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了解海洋表面风的模式及其随时间的变化非常重要。 在这项研究中,通过使用NCEP / NCAR数据再分析,对印度洋的月表风场进行了为期35年(1981-2015年)的研究和分析。 结果表明,从冷模式到暖模式的转变发生在五月,夏季季风模式从六月开始,一直持续到八月。 从11月开始,风速趋于冬季季风。 6月的最大平均风速为13 m / s,10月的最小平均风速为2 m / s。 夏季的盛行风向是西南。 最高风速发生在10-15度的纬度。 对风分布的分析表明,大约60%的情况下发生2-5 m / s的风速。 所有月份都有可能吹0.5-4 m / s的风; 但是秋天(10月和11月)的概率要比夏天(7月和8月)的概率高。 每月5 m / s以上风的概率显示出绝对相反的分布; 也就是说,7月和8月的风速高于10月。 对地表水风速和海面温度的长期调查显示,在55年的统计期内,风速和海面温度的变化趋势相反。 风速降低,而海面温度升高。 大气层高层图中的风速梯度一直在增加; 这一现象证实了全球变暖和海洋变暖对印度洋季风系统模式的影响。 北关键字
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概率密度函数 概率密度函数(PDF)。 随机变量的(PDF)为 其中mu是平均值,而sigma > 0是标准偏差。 安装 $ npm install distributions-normal-pdf 要在浏览器中使用,请使用 。 用法 var pdf = require ( 'distributions-normal-pdf' ) ; pdf(x [,选项]) 计算的(PDF)。 x可以是 , array ,typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; // Standard Normal Distribution (mu=1, sigma=1): out = pdf ( 1 ) ; // returns 0.2419707 out = pdf
2021-10-27 16:25:15 30KB JavaScript
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X 被定义为在 (0, 1) 上均匀分布的随机变量。 在其他形式中,它会写成 X~Unif(0,1)。 在另一边 Y 是一个新的随机变量,它被定义为 X 的函数。即 Y=-ln(X)。 之后,估计并绘制 Y 的概率密度函数。找到一个似乎适合估计 PDF 的分析模型。
2021-10-10 14:30:56 44KB matlab
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