产生正态分布随机数和产生伪随机数的系统辨识MATLAB编程作业

完整版 大数据的统计学基础 系列课程 第10周 对或错？告别拍脑袋决策：基于正态总体的假设检验 （共47页）.rar

用JB法进行正态检验，有统计描述、正态分布图、临界值等

WPF利用第三方控件visifire画正态分布图，可以绑定数据源

计算相关勒让德多项式的精确导数可能很棘手。 即使在高级文本中，它们通常也被写成递归关系和/或包含阶乘的（归一化）因子。 因此，一个简单的软件实现将很快遇到 IEEE754 双精度的限制，导致 NaN/inf 或显着的精度损失，已经在非常低的 N 度。 LEGENDRE_DERIVATIVE 是导数计算的完全矢量化、数值稳定且经过稳健验证的实现。 它允许快速准确地计算任何 N 次的导数。 它的工作原理与 MATLAB 自己的 LEGENDRE 相同，不同之处在于它不计算多项式值，而是计算导数的值。

贝叶斯线性回归 通过（正常）线性回归和贝叶斯线性回归对数据建模的示例程序。 并显示图表以比较这两者。 环境 Python 2.7.6 麻木 Matplotlib 跑步 $ python bayesian_lr.py 图形 绿色：正态线性回归 蓝色：贝叶斯线性回归 逻辑 功能大致如下： 使用“高斯分布”作为基函数。 假设 s = 0.1，c_i = [0.0, 0.1, ..., 1.0]。 (1) 正态线性回归 这些“欧米茄”可以通过这个方程求解。 (2)贝叶斯线性回归 后验分布表示如下。 后验分布是高斯分布，所以最可能的值是： 因此，可以通过计算 Mu_N 来找出函数。 这一次，我假设 alpha = 0.1，beta = 9.0。 Phi 是如下矩阵。 麻木 numpy.linalg.solve ：求解线性矩阵方程。 参考 numpy.dot ：标量积，内

Anderson-Darling 检验（Anderson 和 Darling，1952 年）用于测试数据样本是否来自特定分布。 它是对 Kolmogorov-Smirnov (KS) 检验的修改，并且比 KS 检验赋予尾部更多的权重。 KS 测试是无分布的，因为临界值不依赖于被测试的特定分布。 Anderson-Darling 检验在计算临界值时使用特定分布。 这样做的优点是允许进行更灵敏的测试，缺点是必须为每个分布计算临界值。 Anderson-Darling 检验仅适用于少数特定分布。 测试计算如下： AD2 = 积分{[F_o(x)-F_t(x)]^2/[F_t(x)(1-F_t(x)0]}dF_t(x) AD2a = AD2*a 请注意，对于给定的分布，Anderson-Darling 统计量可以乘以常数 a（通常取决于样本大小 n）。 这些常数在 Stephens (1

用于 MATLAB 的约翰逊曲线工具箱David L. Jones 博士Johnson (1949) 开发了一种灵活的分布系统，它基于三个变换族，将观察到的非正态变量转换为符合标准正态分布的变量。 指数、逻辑和双曲正弦变换分别用于生成对数正态 (SL)、无界 (SU) 和有界 (SB) 分布。 这允许针对给定的一组观察数据出现的平均值、标准偏差、偏度和峰度的任何组合导出唯一的分布。 一旦适当地转换了变量，就可以基于标准正态曲线导出概率密度和百分比。 此 TOOLBOX 是一组 MATLAB 函数，用于使用 Johnson 分布系统来分析非正态、单变量数据集。 它的某些部分基于我的Hill等人（1976）AS-99和Hill（1976）AS-100 FORTRAN-66代码的MATLAB端口。 内容： f_johnson_M - 使用矩估计约翰逊分布的参数f_johnson_Q - 使

博文matlab 数据正态性检验的相关文档，里面对深圳成指进行了正态性检验。

正太云模型算法，利用编程实现正态云模型算法，并显示出云模型的图片