智能算法：Exponential Distribution Optimizer (EDO)指数分布优化器

目前的代码是一个 Matlab 函数，它提供了给定平均 mu 和标准偏差 sigma 的拉普拉斯（双指数）分布的理论累积分布函数的计算，在 x 点评估。 建议的函数类似于内置的 Matlab 函数“cdf”。 为了说明函数的用法，给出了一个例子。 为方便起见，输入和输出参数在函数的开头给出。 该代码基于以下描述的理论： [1] N. Johnson、S. Kotz、N. Balakrishnan。 连续单变量分布卷。 2. 纽约，约翰威利父子公司，1995 年。

应用EM算法研究了多元混合指数分布场合下，正常应力对完全数据场合、Ⅰ-型截尾和Ⅱ-型截尾场合的参数估计问题。

中位数 分布。 随机变量的为 其中lambda > 0是rate参数。 安装 $ npm install distributions-exponential-median 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var median = require ( 'distributions-exponential-median' ) ; 中位数（lambda [，opts]） 计算带有参数lambda的分布的。 lambda可以是number ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , data , mat , out , i ; out = median ( 0.5 ) ; // returns ~1.386 lambda = [ 0.5 , 1 , 2 , 4 ] ;

举例：指数分布随机数的产生 或

左截断右删失数据下指数分布多变点Bayes估计，彭秋曦，刘琼荪，基于左截断右删失数据，通过添加数据构建了指数分布的完全似然函数，采用Fisher信息阵来确定参数的无信息先验，推导了多变点的各个

给出了对指数分布总体未知参数的有效估计方法和对未知参数所作假设的一致最优势检验。

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混合双参数指数分布的参数估计，刘捷，刘厚敏，混合指数分布是寿命数据分析中一个非常重要的统计模型．但是利用正规的统计方法如矩估计、极大似然估计等估计模型的参数往往比较

程序 plot_2ray_exp_model.m 调用Ray_model通过1000次信道得到2-径模型，利用exp_PDP得到指数模型