具有 LN(mu,sigma) 的任何不确定参数 X 的“n”阶系数可以分析计算为： ai_a=sigma^n*exp(mu+sigma^2/2)/(n!) 代码使用Matlab符号积分计算系数

基于集中投资策略的思想，把股票价格服从对数正态分布与凯利优化模型相结合，使其能更好地运用于股票投资实践中，推导出投资者个股投资的资产配置比例与投资者对个股投资收益率和标准差预测值之间的数学关系，从而实现最快财富增长速率的目标。

对数正态随机变量 创建一个用对数绘制填充的或数组。 安装 $ npm install distributions-lognormal-random 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var random = require ( 'distributions-lognormal-random' ) ; random（[dims] [，opts]） 创建一个用对数绘制填充的或 。 dims参数可以是指定length的正integer也可以是指定尺寸的正integers array 。 如果未提供dims参数，则该函数从对数返回一个随机抽奖。 var out ; // Set seed random . seed = 2 ; out = random ( 5 ) ; // returns [ ~0.435, ~2.085, ~0.239, ~1.059, ~0.878 ] out =

基于乔列斯基分解法生成二维相关对数正态分布随机场。

对数正态分布

包含对正态分布和对数正态分布的直方图数据的拟合。 虽然仍然需要拟合工具箱，但参数的调整方式使 Matlab 可以实际拟合值（例如非常小的 x 值）！ 函数返回 mu 和 sigma 参数、缩放因子（对于非单位分布）和拟合优度。 另外包括 logn2mean 和 mean2logn 以在 logn 参数 mu/sigma 和均值/标准值之间进行转换（与返回均值和方差的 lognstat 相反）

概述 lognorm软件包为单变量提供支持。 它有助于 从观测统计量估计分布参数 计算时刻和其他统计数据 近似几个对数正态分布的随机变量的总和 安装 # From CRAN install.packages( " lognorm " ) # Or the the development version from GitHub: # install.packages("devtools") devtools :: install_github( " bgctw/lognorm " ) 用法 一个简单的示例计算两个相关对数正态参数之和的分布参数。 require( lognorm ) means <- c( 110 , 100 ) sigmaStar <- c( 1.5 , 1.5 ) corr <- setMatrixOffDiagonals(diag( nrow = 2 ), value

函数 [pdffit,offset,A,B,resnorm,h] = distributionfit(data,distribution,nbins) 目的 jdc 修订版。 06-jun-05 将三种概率分布（正态、对数正态、威布尔）之一拟合到输入数据向量。 如果将分布指定为“最佳”，则会自动选择最适合数据的分布。 输入如果 nargin==1，则提示“分布”并交互输入 数据 - nx 1 或 1 xn 输入数据向量分布 - 适合“数据”的概率分布。 可以是 'normal'、'lognormal'、'weibull' 或 'best' ... 默认值：'best' nbins - 条形图箱的数量 ..................... 默认值：sqrt(length(data)) ％输出pdffit - 拟合概率密度函数 - nx 2 矩阵，第 1 列是 x 值，第 2 列

通过zmnl方法，完成了对瑞丽杂波，威布尔杂波，对数正态分布杂波以及K杂波的建模仿真，并对功率谱以及杂波幅度概率分布进行分析仿真

在输入大量数据后 对其数据进行对数正态分布拟合