首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在MATLAB中生成具有给定均值、方差、偏斜和峰度的分布?

在MATLAB中,可以使用makedist函数和相应的分布对象来生成具有给定均值、方差、偏斜和峰度的分布。

首先,需要创建一个分布对象,可以选择以下常见的分布之一:正态分布、指数分布、伽马分布、贝塔分布、对数正态分布等。以正态分布为例,可以使用makedist函数创建一个正态分布对象:

代码语言:matlab
复制
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
skewness = 0; % 偏斜
kurtosis = 3; % 峰度

dist = makedist('Normal', 'mu', mu, 'sigma', sigma, 'skewness', skewness, 'kurtosis', kurtosis);

然后,可以使用该分布对象的random方法生成符合要求的随机数。例如,生成1000个符合该分布的随机数:

代码语言:matlab
复制
rng('default'); % 设置随机数种子,保证结果可复现
data = random(dist, 1000, 1);

这样,data就是一个具有给定均值、方差、偏斜和峰度的正态分布随机数序列。

对于其他分布,只需将'Normal'替换为相应的分布名称,并根据需要设置相应的参数即可。

在MATLAB中,还可以使用fitdist函数根据给定数据拟合出符合要求的分布对象。例如,假设有一组数据data,可以使用以下代码拟合出具有相同均值、方差、偏斜和峰度的分布对象:

代码语言:matlab
复制
dist = fitdist(data, 'Normal');

这样,dist就是根据数据拟合出的具有给定均值、方差、偏斜和峰度的分布对象。

关于MATLAB中分布对象的更多信息和用法,可以参考腾讯云的MATLAB产品文档:MATLAB产品文档

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 概率论大作业3——中心极限定理matlab验证及检验(前置知识)

    一些相关知识: 1、什么是中心极限定理(Central Limit Theorem) 中心极限定理指的是给定一个任意分布的总体。我每次从这些总体中随机抽取 n 个抽样,一共抽 m 次。 然后把这 m 组抽样分别求出平均值。 这些平均值的分布接近正态分布。 2、matlab求均值 Matlab函数:mean X=[1,2,3] mean(X)=2 3、matlab求方差 Matlab 函数:var X=[1,2,3,4] var(X)=1.6667 4、生成[-1,1]的均匀分布随机数 unifrnd (-1,1,1,n) 注:第三个1表示行,n表示列 5、随机抽样 x(1000)为一数组 b=x(randperm(100));%抽样100组 6、正态分布 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(b,0.05); 7、条件检验 [h,s] = kstest(b, [b,F], alpha); 注意 :b,F必须为两列,故b需要转置 即b=b‘ 返回h=0表示接受假设,h=1表示拒绝假设 更多检验函数可以参考 假设检验

    04

    统计学中基础概念说明

    1、什么是描述性统计? 2、统计量 1)常用统计量 2)变量的类型 3)本文章使用的相关python库 3、频率与频数 1)频率与频数的概念 2)代码演示:计算鸢尾花数据集中每个类别的频数和频率 4、集中趋势 1)均值、中位数、众数概念 2)均值、中位数、众数三者的区别 3)不同分布下,均值、中位数、众数三者之间的关系 4)代码:计算鸢尾花数据集中花萼长度的均值、中位数、众数 5、集中趋势:分位数 1)分位数的概念 2)怎么求分位数? 3)分位数是数组中的元素的情况 4)分位数不是数组中的元素的情况:使用分摊法求分位数 5)numpy中计算分位数的函数:quantile() 6)pandas中计算分位数的函数:describe() 6、离散程度 1)极差、方差、标准差的概念 2)极差、方差、标准差的作用 3)代码:计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状:偏度和峰度 1)偏度 2)峰度

    03

    【深度干货】专知主题链路知识推荐#7-机器学习中似懂非懂的马尔科夫链蒙特卡洛采样(MCMC)入门教程02

    【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一,为用户提供AI领域系统性的知识学习服务,一站式学习人工智能的知识,包含人工智能( 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等)、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知,搜索主题查看。今天给大家继续介绍我们独家整理的机器学习——马尔科夫链蒙特卡洛采样(MCMC)方法。 上一次我们详细介绍了机器学习中似懂非懂的马尔

    06

    R语言有状态依赖强度的非线性、多变量跳跃扩散过程模型似然推断分析股票价格波动

    跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。但是,跳跃扩散过程的微积分使其难以分析非线性模型。本文开发了一种方法,用于逼近具有依赖性或随机强度的多变量跳跃扩散的转移密度。通过推导支配过程时变的方程组,我们能够通过密度因子化来近似转移密度,将跳跃扩散的动态与无跳跃扩散的动态进行对比。在这个框架内,我们开发了一类二次跳跃扩散,我们可以计算出对似然函数的精确近似。随后,我们分析了谷歌股票波动率的一些非线性跳跃扩散模型,在各种漂移、扩散和跳跃机制之间进行。在此过程中,我们发现了周期性漂移和依赖状态的跳跃机制的依据。

    02

    不得不学的统计学基础知识(一)

    统计学是数据分析必须掌握的基础知识,它是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识,其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域,而在数据量极大的互联网领域也不例外,因此扎实的统计学基础是一个优秀的数据分析师必备的技能。统计学的知识包括了图形信息化、数据的集中趋势、概率计算、排列组合、连续型概率分布、离散型概率分布、假设检验、相关和回归等知识,对于具体的知识点,楼主就不一一介绍了,感兴趣的同学请参考书籍《深入浅出统计学》、《统计学:从数据到结论》,今天的分享主要会选取统计学中几个容易混淆的、比较重要的知识点进行分享。

    03
    领券