对离散分布采点 matlab代码

时间: 2023-07-02 22:21:10 浏览: 84
对于离散分布,MATLAB中可以使用`randsample`函数进行采样。下面是一个简单的代码示例: ```matlab % 定义离散概率分布 prob = [0.1, 0.3, 0.2, 0.4]; % 进行离散概率分布采样 samples = randsample(1:length(prob), 10000, true, prob); % 输出采样结果 fprintf("Mean: %f\n", mean(samples)); fprintf("Variance: %f\n", var(samples)); ``` 在上面的代码中,我们首先定义了离散概率分布 `prob`,然后使用`randsample`函数进行10000次采样。其中,第一个参数为采样的范围,即离散值的个数;第二个参数为采样的次数;第三个参数为是否放回,即是否允许重复采样;第四个参数为每个离散值对应的概率。最后输出采样结果的均值和方差。
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对离散函数采点 matlab代码

对于离散函数,MATLAB中可以使用`cumsum`函数和`rand`函数进行采样。具体步骤如下: 1. 首先计算每个离散值对应的概率分布(即归一化后的频率)。 2. 然后生成一个0到1之间的随机数,记为r。 3. 然后对于每个离散值i,计算其累积概率分布,即从第一个离散值到第i个离散值的概率和,记为p_i。 4. 找到第一个满足p_i >= r的离散值i,即为采样结果。 下面是一个简单的MATLAB代码示例: ```matlab % 定义离散概率分布函数 function p = discrete_distribution(x) if x == 1 p = 0.1; elseif x == 2 p = 0.3; elseif x == 3 p = 0.2; elseif x == 4 p = 0.4; else p = 0; end end % 进行离散概率分布采样 n_samples = 10000; samples = zeros(1, n_samples); for i = 1:n_samples % 生成一个0-1之间的随机数 r = rand(); % 计算累积概率分布 cdf = cumsum(arrayfun(@discrete_distribution, 1:5)); % 找到第一个满足p_i >= r的离散值i for j = 1:5 if cdf(j) >= r samples(i) = j; break; end end end % 输出采样结果 fprintf("Mean: %f\n", mean(samples)); fprintf("Variance: %f\n", var(samples)); ``` 在上面的代码中,我们首先定义了离散概率分布函数 `discrete_distribution`,然后使用`rand`函数和`cumsum`函数进行10000次采样。最后输出采样结果的均值和方差。

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