一、概率密度函數和分布函數分布函數是概率密度函數從負無窮到正無窮上的積分;在坐標軸上,概率密度函數的函數值y表示落在x點上的概率為y;分布函數的函數值y則表示x落在區間(-∞,+∞)上的概率。二、均勻分布的概率密度函數假設x服從[a,b]上的均勻分布,則x的概率密度函數 ...
當我們想對某些特定的分布進行抽樣時,由於電腦算法只能產生服從於均勻分布的偽隨機數,我們可以通過映射的方式來獲取特定分布的抽樣。於是引出下面的問題: 假設隨機變量 X sim U , ,對於已知映射 Y g X ,我們知道如何計算 Y 的概率密度函數。但是,如果我們已知的是 Y 的概率密度函數 d y ,如何反向求出映射函數 g X 呢 看完蒙特卡洛方法再回來填坑。。。。。。。。。。。。。。。。。 ...
2020-04-11 22:47 0 628 推薦指數:
一、概率密度函數和分布函數分布函數是概率密度函數從負無窮到正無窮上的積分;在坐標軸上,概率密度函數的函數值y表示落在x點上的概率為y;分布函數的函數值y則表示x落在區間(-∞,+∞)上的概率。二、均勻分布的概率密度函數假設x服從[a,b]上的均勻分布,則x的概率密度函數 ...
定義 期望 \[EX = \frac{a + b}{2}. \] 證明 \[EX = \int_{-\infty }^{+\infty }xf(x)dx = \int_{a} ...
step1 生成服從U(0,1)分布的u1,u2; step2 令 y = [-2*ln(u1)]^0.5*sin(2*pi*u2); step3 令 x = miu + y*delta,其中miu為均值,delta為標准差 代碼: clear all; close ...
我是占位符 均勻分布也叫矩形分布,是指任意相同間隔所對應的概率分布都相等,該分布有兩個參數:最小值(a)和最大值(b),縮寫為U(a, b)。曲線如下圖: 函數為: 當a=0,b=1時,為標准均勻分布。 tf中定義均勻分布的方法: ...
原文地址:https://blog.csdn.net/hongxue8888/article/details/78217283 一、均勻分布 數學期望:E(x)=(a+b)/2方差:D(x)=(b-a)²/12若連續型隨機變量X具有概率密度 f(x)={1b− ...
均勻分布: 運行結果: 正態分布: 運行結果: ...
Box-Muller算法先貼出來代碼,后面給出詳細證明過程 #include<stdafx.h> #include<math.h> #include<ass ...
首先交代下背景,課題需要產生服從高斯分布的隨機變量,這個要求對於python,Matlab而言,也就是一個函數調用的事(其實C++的庫里面也有,無奈之前不知道,(⊙o⊙)…),假如不調用,我們自己應當如何實現呢?或者再延伸下,如果我們需要產生任意分布,這下沒函數調用了吧,那么我們應該怎么辦 ...