matlab 边际分布函数,从Matlab中的多变量定制累积分布函数中抽样

如果你想从 Matlab 中的多变量定制累积分布函数中获取抽样，可以使用 "mvnrnd" 函数。这个函数可以根据给定的均值向量和协方差矩阵生成多元正态分布的随机样本。下面是一个例子：

% 定义均值向量和协方差矩阵
mu = [0 0];
sigma = [1 0.5; 0.5 2];

% 生成100个样本
samples = mvnrnd(mu, sigma, 100);

% 绘制散点图
scatter(samples(:,1), samples(:,2));

在这个例子中，我们定义了一个二元正态分布的均值向量和协方差矩阵，并使用 "mvnrnd" 函数生成了100个样本。最后，我们绘制了样本的散点图，可以看到它们符合我们定义的正态分布。

相关问题

matlab中求累积分布函数

在MATLAB中，可以使用`cumsum`函数来求累积分布函数（CDF）。`cumsum`函数将输入向量的元素依次累加，返回累加和的向量。下面是一个示例：

% 输入一个概率密度函数向量
pdf = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4];

% 计算累积分布函数
cdf = cumsum(pdf);

在这个示例中，`pdf`是一个包含概率密度函数值的向量。`cumsum`函数将这些值依次累加，并将结果存储在`cdf`向量中。`cdf`向量中的每个元素都是对应位置之前所有元素的累加和。

请注意，这里假设输入的概率密度函数已经被归一化，即所有概率密度函数值的和为1。如果概率密度函数未归一化，你需要先将其归一化后再使用`cumsum`函数。

matlab累积分布函数

在MATLAB中，可以使用`cumsum`函数来计算累积分布函数。

假设有一个向量`x`，表示随机变量的取值。则可以使用以下代码来计算`x`的累积分布函数：

x = [1,2,3,4,5];
cdf = cumsum(histcounts(x, 'Normalization', 'cdf'));

其中，`histcounts`函数用于计算`x`的直方图，`'Normalization', 'cdf'`参数用于将直方图归一化为累积分布函数。然后，`cumsum`函数对归一化的直方图进行累积求和，得到累积分布函数。最终结果存储在变量`cdf`中。

需要注意的是，这里的累积分布函数是离散的，即只能在`x`的取值点处取到具体的值。如果需要得到连续的累积分布函数，则可以使用插值函数进行插值。