概率分布-随机变量的生成模式

Kaiser_Wang 2023-01-13 01:50:42

课时名称	课时知识点
概率分布-随机变量的生成模式	构成概率问题的基本单元

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给定二项分布的概率P,函数运行结果以概率P返回1；以概率1-P返回0

cdf matlab代码使用随机变量的 MATLAB 编码练习：随机变量 1.1 目标绘制随机变量的概率密度函数。计算均匀分布和正态分布的随机变量的均值和方差。从均匀分布的随机变量生成指数分布的随机变量。 1.2 MATLAB 命令 randint，randint，历史 1.3 应遵循的步骤 • 对于第 1 部分： (a) 生成 (i) 均匀分布 (ii) 正态分布的随机数 (b) 在 MATLAB 中使用 histogram 命令绘制上述两个随机变量的概率密度函数。 • 对于第 2 部分： (a) 计算上述生成的（两个）随机变量的均值和方差。不要使用内置的均值和方差的 MATLAB 命令）。 • 对于第 3 部分：应用适当的变换以从具有给定分布的随机变量开始生成具有所需分布的随机变量。 1.4 Theory for Part 3 参数为 λ 的指数累积分布函数 (cdf) 由下式给出 F(x) = P(X ≤ x) = 1 − e−λx,x ≥ 0。考虑一个均匀随机变量 U ∼ unif(0,1)。考虑随机变量 U 的以下函数， X = F(-1)(U)。使用以下参数

此函数生成根据截断的正态分布（或通过转换为具有正支持的正态分布）分布的随机变量。这种问题对于用 MCMC 方法生成变量特别有趣。我们使用混合接受-拒绝算法，即经典的接受-拒绝算法使用多个提议分布，每个提议分布都适用于分布参数的不同值。然后，对于这些参数值，使用给出最高平均接受概率的提议分布来模拟变量。 ZIP 文件包含函数 rpnorm 和一个示例。 http://lsiit-miv.u-strasbg.fr/lsiit/perso/mazet/rpnorm-en.htm

MATLAB课件：ch11-random-number-generation(1).ppt

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