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。

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最优拉丁超立方抽样matlab

最优拉丁超立方抽样（Optimal Latin Hypercube Sampling）是一种用于从变量分布中抽样的方法。这种方法可以确保每个变量范围的完全覆盖，并通过最大程度地分层每个边际分布来提高抽样效率。以下是一个使用Matlab实现最优拉丁超立方抽样的示例程序：

clc; clear; close all;

N = 30; % 样本点数目
D = 2; % 维数
Mu = [3.6e7; 3.6e7]; % 均值
Sigma = [3.6e6, 3.6e6]; % 方差

Covariance_Matrix = zeros(D, D);
for i = 1:D
    Covariance_Matrix(i, i) = Sigma(i)^2;
end

UB = Mu + 3*Sigma;
LB = Mu - 3*Sigma;

X = lhsnorm(Mu, Covariance_Matrix, N);

figure(1)
plot(X(:, 1), X(:, 2), '*');
grid on
title('最优拉丁超立方抽样')

在这个示例程序中，我们使用了`lhsnorm`函数从正态（高斯）分布中生成样本点。`Mu`和`Covariance_Matrix`分别表示均值和协方差矩阵。最后，我们将生成的样本点进行绘制。

希望这个示例能够对你有所帮助。如果有任何问题，请随时交流。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>