通过Johnson转换得到给定偏态、峰度的非高斯序列,MATLAB编程
时间: 2024-01-21 16:19:41 浏览: 37
在MATLAB中,可以使用Johnson替换来将偏态和峰度不符合正态分布的随机变量转化为正态分布的随机变量。具体步骤如下:
1. 导入数据并计算偏态和峰度
假设已经有一个偏态和峰度不符合正态分布的随机变量,将其导入MATLAB中,并计算它的偏态和峰度:
```matlab
data = [1.2, 3.5, 2.8, 4.1, 5.2, 6.3, 4.9, 3.7, 2.5, 5.9];
skewness(data)
kurtosis(data)
```
2. 计算Johnson参数
Johnson转换需要四个参数:λ、γ、δ和ξ。可以使用MATLAB的`johnsonfit`函数来估计这些参数:
```matlab
params = johnsonfit(data)
```
3. 进行Johnson转换
获得Johnson参数后,可以使用`johnsonrnd`函数对数据进行Johnson转换,将其转化为正态分布的随机变量:
```matlab
transformed_data = johnsonrnd(params, size(data))
```
这样就可以得到一个偏态和峰度符合正态分布的随机变量。
完整代码如下:
```matlab
data = [1.2, 3.5, 2.8, 4.1, 5.2, 6.3, 4.9, 3.7, 2.5, 5.9];
skewness(data)
kurtosis(data)
params = johnsonfit(data)
transformed_data = johnsonrnd(params, size(data))
skewness(transformed_data)
kurtosis(transformed_data)
```