Matlab实现概率密度与分布函数详解
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更新于2024-06-29
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在MATLAB中,绘制分布函数和概率密度函数是数据分析和模拟中的基本任务,本文档由作者独闲居士分享了使用MATLAB统计工具箱中一系列函数来实现这一目标的方法。统计工具箱提供了多种概率分布相关的函数,如概率密度函数(PDF)和累加分布函数(CDF),这些函数涵盖了常见的连续和离散概率分布,包括:
1. **概率密度函数**:
- `betapdf`:用于计算贝塔分布的概率密度。
- `binopdf`:处理二项分布的PDF。
- `chi2pdf`:计算卡方分布的PDF。
- `exppdf`:适用于指数分布。
- `fpdf`:用于F分布的PDF。
- `gampdf`:伽玛分布的PDF。
- `geopdf`:几何分布的PDF。
- `hygepdf`:超几何分布的PDF。
- `normpdf`:正态分布(高斯分布)的PDF。
- `lognpdf`:对数正态分布的PDF。
- `nbinpdf`:负二项分布的PDF。
- `ncfpdf`:非中心F分布的PDF。
- `nctpdf`:非中心t分布的PDF。
- `ncx2pdf`:非中心卡方分布的PDF。
- `poisspdf`:泊松分布的PDF。
- `raylpdf`:雷利分布的PDF。
- `tpdf`:学生t分布的PDF。
- `unidpdf`:离散均匀分布的PDF。
- `unifpdf`:连续均匀分布的PDF。
- `weibpdf`:威布尔分布的PDF。
2. **累加分布函数**:
- `betacdf`:贝塔分布的累积分布。
- `binocdf`:二项分布的累积分布。
- `chi2cdf`:卡方分布的累积分布。
- `expcdf`:指数分布的累积分布。
- `fcdf`:F分布的累积分布。
- `gamcdf`:伽玛分布的累积分布。
- `geocdf`:几何分布的累积分布。
- `hygecdf`:超几何分布的累积分布。
- `logncdf`:对数正态分布的累积分布。
- `nbincdf`:负二项分布的累积分布。
- `ncfcdf`:非中心F分布的累积分布。
- `nctcdf`:非中心t分布的累积分布。
- `ncx2cdf`:非中心卡方分布的累积分布。
- `normcdf`:正态分布的累积分布。
- `poisscdf`:泊松分布的累积分布。
- `raylcdf`:雷利分布的累积分布。
- `tcdf`:学生t分布的累积分布。
- `unidcdf`:离散均匀分布的累积分布。
- `unifcdf`:连续均匀分布的累积分布。
- `weibcdf`:威布尔分布的累积分布。
此外,文档还提及了累加分布函数的逆函数,如`betainv`、`binoinv`等,这些函数可以帮助我们在给定累积概率时反向查找相应的分布值。通过熟练掌握这些MATLAB函数,用户可以方便地根据实际问题的需求,生成所需的分布图和概率密度图,从而进行数据可视化和理论验证。对于任何使用MATLAB进行统计分析或随机过程建模的人来说,这份文档是宝贵的参考资料。
2023-06-10 上传
2023-02-24 上传
2023-05-22 上传
2023-05-31 上传
2023-05-30 上传
2023-09-04 上传
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