累积分布函数 [反伽玛]（ 反伽玛_distribution）分布。 [Inverse Gamma]（ Gamma_distribution）随机变量的为 其中alpha是形状参数， beta是比例参数。 Q是上正则化。 安装 $ npm install distributions-invgamma-cdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var cdf = require ( 'distributions-invgamma-cdf' ) ; cdf（x [，选项]） 评估[反Gamma]（ 反Gamma_distribution）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 ;

cdf matlab代码 基于 ECDF 的距离测量 一组用于众所周知的基于经验累积分布函数 (CDF) 的距离度量的函数。 统计/概率距离度量算法可以分为两大类 I) 基于累积分布函数 (CDF) 和基于概率密度函数 (PDF)。 已经实现了以下算法： 瓦瑟斯坦距离 安德森-达令距离 柯尔莫哥洛夫斯米尔诺夫距离 Cramer von Mises 距离 柯伊伯距离 Wasserstein-Anderson-Darling 距离 相关作品 代码已从 R() 的“twosamples”库转换为 MATLAB。 执照 该框架在 MIT 许可下可用。 致谢 我们要感谢和为了他们的支持。 引用为 Koorosh Aslansefat (2020)。 基于 ECDF 的距离测量算法 ()，GitHub。 2020 年 4 月 29 日检索。

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

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,

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

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 分布。 随机变量的为 其中alpha是第一个形状参数， beta是第二个形状参数。 安装 $ npm install distributions-beta-cdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var cdf = require ( 'distributions-beta-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 ( 0.5 ) ; // returns 0.5 x = [ 0.2 , 0.4 , 0.6 , 0.8 ] ; out = cdf ( x , { 'alpha' : 2 , 'beta

累积分布函数 [学生t]（ 学生t_distribution）分布。 [学生t]（ 学生t_distribution）随机变量的为 其中v是自由度。 在定义中， Beta( x; a, b )表示而Beta( a, b )表示。 安装 $ npm install distributions-t-cdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var cdf = require ( 'distributions-t-cdf' ) ; cdf（x [，选项]） 评估[学生t]（ https://en.wikipedia.org/wiki/学生t_distribution）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 , ou

一、累积分布函数(Cumulative Distribution Function) 累积分布函数(Cumulative Distribution Function)，又叫分布函数，是概率密度函数的积分，能完整描述一个实随机变量X的概率分布。一般以大写CDF标记,与概率密度函数probability density function（小写pdf）相对。 累计分布函数的特性： ①因为累计分布函数是计算x点左侧的点的数量，所以累计分布函数CDF是单调递增的。 ②CDF比没有直方图变化剧烈，但是CDF包含了相同的信息，并且减少了噪声。 ③由于CDF不存在装箱（分段），因此比直方图能更好的展现数据。

累积分布函数 分布。 随机变量的为 其中alpha是形状参数， beta是分布的速率参数。 gamma是较低的。 安装 $ npm install distributions-gamma-cdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var cdf = require ( 'distributions-gamma-cdf' ) ; cdf（x [，选项]） 评估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 ~0.632 x = [ - 1 , 0 , 1 , 2 , 3 ] ; out = cdf ( x ) ; // ret