Matlab具有从正态分布中提取的随机函数。
x = 0.5 + 0.1*randn()
从平均值0.5和标准差0.1的正态分布中提取一个伪随机数。
在此情况下,下面的Matlab代码是否等效于正态分布在1处0处截断的抽样?
while x <=0 || x > 1
x = 0.5 + 0.1*randn();
end
我使用的是MS Visual studio 2010。
现在我想用对数正态分布生成一个从3到200的随机数。
我听说“中心极限定理”可以将均匀分布转化为正态分布,但它对我来说似乎太多了,因为我的范围有198个数字:
a = random(MaxRange+1); // mean i have to write this for 198 time???!!!!
x = (a+.......)/198 ; //this will obtain a number which is a normal distribution right???
那么,我可以直接写
y = log (x); // an
import numpy as np
from astropy import modeling
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize
def gaussian(x, amplitude, mean, stddev):
return amplitude * np.exp(-((x - mean)/4/stddev)**2)
# the data
m = modeling.models.Gaussian1D(amplitude=10, mean=100, stddev=10)
x = np.linspac
使用数值函数numpy.random.multivariate_normal(),如果我给出均值和协方差,我就能够从多变量高斯函数中随机抽取样本。
举个例子,
import numpy as np
mean = np.zeros(1000) # a zero array shaped (1000,)
covariance = np.random.rand(1000, 1000)
# a matrix of random values shaped (1000,1000)
draw = np.random.multivariate_normal(mean, covariance)
# thi
我有一个变量x,它根据以下规则进行随机遍历:
x(t+1)=x(t)-1; probability p=0.3
x(t+1)=x(t)-2; probability q=0.2
x(t+1)=x(t)+1; probability p=0.5
a)我必须创建这个初始化为零的变量,并编写一个100步的for循环,该循环运行10000次,将每个最终值存储在xfinal中。b)我必须绘制xfinal (直方图)的概率分布,选择柱状图大小和归一化!!*我必须报告xfinal的均值和方差c)我必须应用中心极限定理重新创建分布,并在同一张图上绘制概率分布!
如果您能告诉我如何选择柱状图大小和归一化直方图,
我正在生成一个随机的数据样本,并使用scipy.stats.norm.fit绘制其pdf,以生成我的loc和scale参数。 我想看看如果我只使用numpy计算平均值和标准差,而不进行任何实际拟合,我的pdf会有多大的不同。令我惊讶的是,当我绘制两个pdf并打印两组µ和std时,我得到的结果完全相同。所以我的问题是,如果我只需要计算样本的平均值和标准差,并且仍然可以得到相同的结果,那么norm.fit的意义是什么? 这是我的代码: import numpy as np
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt