matlab 多元二項分佈概率密度函式
clear all; close all; clc; %randn('seed',0); %%一維高斯函式 mu=0; sigma=1; x=-6:0.1:6; y=normpdf(x,mu,sigma); plot(x,y); figure; %%二維或多維高斯函式 mu=[0 0]; sigma=[0.3 0;0 0.35]; [x y]=meshgrid(linspace(-8,8,80)',linspace(-8,8,80)'); X=[x(:) y(:)]; z=mvnpdf(X,mu,sigma); surf(x,y,reshape(z,80,80)); hold on; %再生成一個 mu=[4 0]; sigma=[1.2 0;0 1.85]; [x y]=meshgrid(linspace(-8,8,80)',linspace(-8,8,80)'); X=[x(:) y(:)]; z=mvnpdf(X,mu,sigma); surf(x,y,reshape(z,80,80));
相關推薦
matlab 多元二項分佈概率密度函式
clear all; close all; clc; %randn('seed',0); %%一維高斯函式 mu=0; sigma=1; x=-6:0.1:6; y=normpdf(x,mu,sigma); plot(x,y); figure; %%二維或多維高斯函式
MATLAB繪製正態分佈概率密度函式(normpdf)圖形
這裡是一個簡單的實現程式碼 x=linspace(-5,5,50); %生成負五到五之間的五十個數,行向量 y=normpdf(x,0,1); plot(x,y,‘k’); 圖片複製不過來。。就擺個連結好了 https://jingyan.baidu.com/article/6fb756ec
matlab練習程式(生成多維高斯分佈概率密度函式)
clear all; close all; clc; randn('seed',0); %%一維高斯函式 mu=0; sigma=1; x=-6:0.1:6; y=normpdf(x,mu,sigma); plot(x,y); figure; %%二維或多維高斯函式 m
◮ R語言筆記(三): 二項分佈概率問題的求解
★這裡首先總體介紹一些統計學常用的R語言中的分佈函式: 正態分佈函式:norm() 泊松分佈函式:pois() 指數分佈函式:exp() Gamma分佈函式:gamma() 均勻分佈函式:unif() ★二項分佈函式:binom()
高斯分佈概率密度函式(PDF)和累積分佈函式(CDF)
正態分佈(Normal distribution)又名高斯分佈(Gaussian distribution),是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈,在統計學的許多方面有著重大的影響力。 若隨機變數X服從一個數學期望為μ、標準方差為σ2的高斯分佈,記為:X∼
Excel在統計分析中的應用—第六章—抽樣分佈-小樣本的抽樣分佈(F分佈概率密度函式圖)
F分佈的概率密度函式圖看上去還是比較平易近人的,不像卡方分佈那樣章亂無序。 Excel計算公式: C362==GAMMA((C$360+C$361)/2)*POWER(C$360,C$360/2)*POWER(C$361,C$361/2)*POWER($B362,C$360
matlab實現二項分佈
二項分佈 1. 求n次獨立重複試驗中事件A恰好發生k次的概率P。 命令:pdf 或 binopdf 格式:pdf (‘bino’, k, n, p) 或 binopdf (k, n, p) 說明:該命令的功能是計算二項分佈
Mathematica應用例項——輸出二項分佈的概率密度函式圖(PDF of Binomial Distribution)
在Excel中繪製二項分佈的概率密度函式圖,需要先使用公式製作資料集,然後基於資料集進行繪圖。在Mathematica中,僅需一行命令即可(兩者所需時間不是一個數量級)。Mathematica程式碼:L
概率分佈函式--二項分佈&poisson分佈
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 課程要求畫圖,檢視官方文件 numpy.random.binomial(n, p, size=None) n trials and p probabili
一分鐘瞭解“matlab產生某個概率分佈的概率密度函式”
網上或者matlab文件裡查詢pdf函式,幾乎所有能遇到的概率密度函式都會在裡面遇到。 語法: y = pdf('name',x,A) y = pdf('name',x,A,B) y = pdf('name',x,A,B,C) y = pdf('name',x,A,
統計學學習筆記:(三)隨機變數、概率密度、二項分佈、期望值
隨機變數 Random Variable 隨機變數和一般資料上的變數不一樣,通常用大寫字母表示,如X、Y、Z,不是個引數而是function,即函式。例如,下面表示明天是否下雨的隨機變數X,如下。又例如X=每小時經過路口的車輛,隨機變數是個描述,而不是方程中的變數。 隨機變數有兩種,一種是離散的(disc
哈爾濱工業大學計算機學院-模式識別-課程總結(二)-概率密度函式的引數估計
1. 概率密度函式的引數估計 前文講到了利用貝葉斯決策理論構建貝葉斯分類器,初學者難免會有疑問,既然已經可以通過構建貝葉斯分類器的方法處理分類問題,那為什麼還要學習本章節內容? 事實上,貝葉斯分類器的缺可以通過計算先驗概率與類條件概率來設計最優分類器。但是對於大多數實際問題,我們往往無法知道這兩個
matlab之pdf 概率密度函式1
http://www.cnblogs.com/djcsch2001/archive/2012/01/31/2333960.html 高斯混合模型:http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2624882.html
概率函式,概率密度函式,概率分佈函式,高斯分佈
數學基礎複習之概率論(大部分來自百度百科和課本內容) 1.概率函式: (百度說的概率函式一般指概率分佈函式,但課件裡邊提到概率函式時是如下意思↓) 離散型隨機變數的分佈的表現形式 注:截圖來自同濟大學概率論與數理統計課件 2.概率密度函式: 在數學中,連續型隨機變數的概率
Excel圖表—標準正態分佈概率分佈圖(概率密度函式圖及累積概率分佈圖)的繪製
看似很簡單的一張Excel圖表,實際上也花了10多分鐘。這對於已經習慣了Spotfire這種資料視覺化軟體的我而言是不能接受的。 不過,功夫不負有心人,總算是畫出了教科書上的效果。 以下是一點小創新,如果提高資料粒度(資料粒度能夠滿足業務要求),有些問題的答案將一目瞭然
如何根據概率密度函式生成隨機分佈
問題描述 根據 y=cos(theta)概率函式生成隨機抽樣 解決辦法 對概率密度函式積分歸一化得到概率函式,然後採用概率函式反函式生成隨機分佈; 程式碼實現 void GenerateDirection() { TRandom3 rndm; TH1D *h
在統計學中概率分佈中的概率密度函式PDF,概率質量PMF,累積分佈CDF
一. 概念解釋 PDF:概率密度函式(probability density function), 在數學中,連續型隨機變數的概率密度函式(在不至於混淆時可以簡稱為密度函式)是一個描述這個隨機變數的輸出值,在某個確定的取值點附近的可能性的函式。 PMF :
概率演算法_二項分佈和泊松分佈
本次函式有 1、階乘 2、計算組合數C(n,x) 3、二項概率分佈 4、泊松分佈 以下是歷史函式 ---------------以上是舊的-------------------------------------------------------
【聯絡】二項分佈的對數似然函式與交叉熵(cross entropy)損失函式
1. 二項分佈 二項分佈也叫 0-1 分佈,如隨機變數 x 服從二項分佈,關於引數 μ(0≤μ≤1),其值取 1 和取 0 的概率如下: {p(x=1|μ)=μp(x=0|μ)=1−μ 則在 x
均勻分佈的概率密度函式和分佈函式學習筆記1
1. 兩者的定義 概率密度函式:用於直觀地描述連續性隨機變數(離散型的隨機變數下該函式稱為分佈律), 表示瞬時幅值落在某指定範圍內的概率,因此是幅值的函式。連續樣本空間情形下的概率稱為 概率密度,當試驗次數無限增加,直方圖趨近於光滑曲線,曲線下包圍的面積表示概率,該