matlab通过多维联合正态分布得到样本
时间: 2023-07-20 10:14:29 浏览: 56
Matlab中可以使用mvnrnd函数来生成多维联合正态分布的样本。该函数的语法为:
```matlab
R = mvnrnd(mu,Sigma,N)
```
其中,mu是一个1×d的向量,表示多维正态分布的均值向量;Sigma是一个d×d的矩阵,表示多维正态分布的协方差矩阵;N表示生成样本的个数。
这个函数会生成一个N×d的矩阵R,其中每一行表示一个样本。可以通过调整mu和Sigma的值来生成不同的多维正态分布样本。
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matlab多维概率密度
在 MATLAB 中,可以使用 mvnpdf 函数计算多维概率密度。该函数的语法如下:
```matlab
y = mvnpdf(X, mu, Sigma)
```
其中,X 是一个 n×d 的矩阵,表示 n 个 d 维样本;mu 是一个 1×d 的向量,表示多维正态分布的均值向量;Sigma 是一个 d×d 的协方差矩阵。
例如,假设有一个二维正态分布,其均值向量为 [1,2],协方差矩阵为 [2,1;1,2],则可以使用以下代码计算该分布在点 (0,0) 处的概率密度:
```matlab
mu = [1,2];
Sigma = [2,1;1,2];
X = [0,0];
y = mvnpdf(X, mu, Sigma);
```
得到的结果为:
```
y = 0.0134
```
拉丁超立方给定相关分布参数得到随机样本的matlab代码怎么编写
假设需要得到一个拉丁超立方的随机样本,其中每个维度的变量都服从正态分布,可以按照以下步骤编写Matlab代码:
1. 定义维度和样本数量:
```matlab
n = 10; % 维度
m = 100; % 样本数量
```
2. 生成拉丁超立方样本:
```matlab
x = lhsnorm(zeros(n,1),eye(n),m);
```
其中,`lhsnorm`函数用于生成服从多维正态分布的拉丁超立方样本,第一个参数为均值向量,第二个参数为协方差矩阵,第三个参数为样本数量。
3. 对每个维度的变量进行缩放和平移:
```matlab
mu = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; % 每个维度的均值
sigma = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1]; % 每个维度的标准差
for i = 1:n
x(:,i) = x(:,i) * sigma(i) + mu(i);
end
```
4. 输出结果:
```matlab
disp(x);
```
完整代码如下:
```matlab
n = 10; % 维度
m = 100; % 样本数量
x = lhsnorm(zeros(n,1),eye(n),m);
mu = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; % 每个维度的均值
sigma = [0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1]; % 每个维度的标准差
for i = 1:n
x(:,i) = x(:,i) * sigma(i) + mu(i);
end
disp(x);
```