История создания датчика движения: Первый прибор для обнаружения движения был изобретен немецким физиком Генрихом Герцем...
Типы оградительных сооружений в морском порту: По расположению оградительных сооружений в плане различают волноломы, обе оконечности...
Топ:
Отражение на счетах бухгалтерского учета процесса приобретения: Процесс заготовления представляет систему экономических событий, включающих приобретение организацией у поставщиков сырья...
Выпускная квалификационная работа: Основная часть ВКР, как правило, состоит из двух-трех глав, каждая из которых, в свою очередь...
Комплексной системы оценки состояния охраны труда на производственном объекте (КСОТ-П): Цели и задачи Комплексной системы оценки состояния охраны труда и определению факторов рисков по охране труда...
Интересное:
Национальное богатство страны и его составляющие: для оценки элементов национального богатства используются...
Принципы управления денежными потоками: одним из методов контроля за состоянием денежной наличности является...
Распространение рака на другие отдаленные от желудка органы: Характерных симптомов рака желудка не существует. Выраженные симптомы появляются, когда опухоль...
Дисциплины:
2017-11-22 | 418 |
5.00
из
|
Заказать работу |
|
|
Эта же функция может быть использована для построения плотности вероятности равномерного распределения на произвольном интервале : .
Пример:
y=rand(10000,1); % Выборкаобъема n=10000;
x=-0.5:0.01:1.5; a=0; b=1;
w=unifpdf(x, a, b);
plot(x,w)
2.2. Формирование вещественного массива выборочных значений случайной величины, имеющей стандартное нормальное (гауссовское) распределение
Синтаксис:
y=randn(n,1)
Описание:
Функция MATLAB y=randn(n,1) формирует матрицу размера , элементами которой являются выборочные значения случайной величины, имеющей нормальное (гауссовское) распределение с математическим ожиданием0 и дисперсией 1.
Аналитическое выражение плотности вероятности стандартной гауссовской случайной величины имеет вид:
, .
На рис. 3 изображен график плотности вероятности гауссовской случайной величины с математическим ожиданием 0 и дисперсией 1, построенной с помощью функции MATLAB w=normpdf(x).
Рис.3. Плотность вероятности стандартной гауссовской случайной величины
Пример:
y=randn(10000,1); % Выборкаобъема n=10000;
x=-4:0.01:4;
w=normpdf(x);
plot(x,w)
Эта же функция может быть использована для построения гауссовской плотности вероятности с произвольными значениями математического ожидания и дисперсии.
2.3. Формирование вещественного массива выборочных значений случайной величины, имеющей распределение хи-квадрат
Синтаксис:
y=сhi2rnd(V,n,m)
Описание:
Функция MATLAB y=сhi2rnd(V,n,m) формирует вещественную матрицу размера , элементами которой являются выборочные значения случайной величины, имеющей хи-квадрат распределение с V степенями свободы.
Здесь приняты следующие обозначения:
y - формируемая выборка;
V - число степеней свободы хи-квадрат распределения, целое положительное число.
|
Аналитическое выражение плотности вероятности случайной величины c распределением хи-квадрат имеет вид:
, ,
где - гамма-функция.
На рис.4 изображен график плотности вероятности случайной величины с распределением хи-квадрат, построенный с помощью функции MATLAB w=chi2pdf(x,V).
Рис.4. Плотность вероятности хи-квадрат распределения, V=5
При это распределение совпадает с экспоненциальным.
Пример:
y= сhi2rnd(V,10000,1); % Выборкаобъема n=10000;
x=0:0.01:20;
w=chi2pdf(x,5).
plot(x,w)
2.4. Формирование вещественного массива выборочных значений случайной величины, имеющей распределение Райса (обобщенное распределение Релея)
Синтаксис:
pd = makedist(‘rician’, ‘s’, 4, ‘ ’, 2);
y=random(pd, n, 1);
Описание:
Функция MATLAB pd = makedist(‘rician’, ‘s’, 4, ‘ ’, 2) создает скрипт-файлраспределения Райса с параметрами нецентральности и масштаба (обобщенное распределение Релея).
Функция MATLAB y=random(pd, n, 1) генерирует массив y размера , элементами которого являются выборочные значения случайной величины, имеющей распределение pd.
Аналитическое выражение для плотности вероятности этой случайной величины имеет вид:
, ,
где – модифицированная функция Бесселя.
Пример графика этой плотности для приведен на рис.5; график рассчитан с помощью функции MATLAB , где – массив значений аргумента плотности вероятности, для которого вычисляются значения плотности .
Рис.5. Плотность вероятности случайной величины,
|
|
Наброски и зарисовки растений, плодов, цветов: Освоить конструктивное построение структуры дерева через зарисовки отдельных деревьев, группы деревьев...
Таксономические единицы (категории) растений: Каждая система классификации состоит из определённых соподчиненных друг другу...
История развития хранилищ для нефти: Первые склады нефти появились в XVII веке. Они представляли собой землянные ямы-амбара глубиной 4…5 м...
Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...
© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!