使用matlab制作正态分布联合概率密度图

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抓住一只白嫖怪(｀・ω・´)

本文介绍了一个使用Matlab进行二维高斯分布概率密度函数（PDF）的三维曲面图绘制的例子。通过定义变量范围、设置均值与方差等参数，并利用meshgrid与mvnpdf函数生成概率密度值，最终通过surf函数展示曲面图。 
clc,clear,close all
x=-3:0.1:3;
y=-2:0.1:2;
mu=[-1 2]
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利用MATLAB来绘制二维随机变量的联合概率密度图像
weixin_44202064的博客
07-30 1万+
本文档通过MATLAB来绘制二维随机变量(X,Y)的联合概率密度函数。其中X服从标准正态分布，Y服从均匀分布。 【例题】已知随机变量X与Y相互独立，X~N(0,1);Y在区间[0,2]上服从均匀分布。求： （1）二维随机变量(X,Y)的联合概率密度。 （2）概率P(X ≥\geq≥Y) 解答： （1）随机变量X的概率密度为 fX(x)=12πe−x22−∞<x<∞f_{X} (x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi} } e^{-\frac{x^2}{2} } -\infty
条件概率密度函数 matlab画图,用MATLAB画某二维联合分布的概率密度图，出现了如下问题...
weixin_30558697的博客
03-18 1916
>> x=0:6.5:650;y=0:27:2700;[x,y]=meshgrid(x,y);F=(669126134152931648175758856558983806728427764752864631.*35184372088832.^(1819./5000).*3695207012694701.^(3181./5000).*gamma(3181./5000))./642775...
已知二维联合概率密度matlab求解
02-27
已知二维联合概率密度matlab求解 二维联合概率密度 matlab 待定系数 边缘分布
MATLAB多变量联合直方图分析工具实战
最新发布
weixin_42668301的博客
09-07 784
在当今数据驱动的时代，多变量数据分析已成为数据科学、人工智能、金融工程等多个领域不可或缺的核心技能。相比于单一变量的描述性统计，多变量分析能够揭示变量之间的复杂关系，如相关性、分布模式以及潜在的数据结构，从而为深入建模和决策提供有力支持。数据可视化作为多变量分析的关键工具，不仅帮助我们快速理解数据的内在结构，还能揭示隐藏在数字背后的模式和趋势。其中，双变量直方图（如 MATLAB 中的hist3）因其能同时展示两个变量的联合分布特征，成为探索变量相关性和密度分布的重要手段。
matlab下的概率密度函数
03-02
matlab下有用的函数
matlab 产生任意概率密度的联合分布
puppy_wolf的博客
09-12 1万+
用Slice sampling 来得到某单个分布的样本算法: 已知分布f(x) 1.      选择一个初始点，x0. 2.      在[0,f(x0)] 之间，通过均分分布产生一个采样y 3.      在 f(x) 上画一条通过 y的 水平线 4.      在线段内再次均匀采样得到一个点x ,此x就是此次迭代得到的新采样点。 5.      最后用新得的x作为初始值,重复s
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matlab 概率图纸代码 正态分布 对数正态分布 伽马分布
11-18
在MATLAB中，可以使用`normpdf`函数来计算正态分布的概率密度，以及`normplot`函数来绘制正态分布图。 2. **对数正态分布（Log-Normal Distribution）**： 对数正态分布是由一个正态分布的对数值构成的分布。如果...
matlab开发-高斯正态分布概率密度函数
11-15
本教程将深入探讨如何在MATLAB中开发高斯正态分布的概率密度函数（PDF）。 高斯正态分布的概率密度函数可以用以下公式表示： \[ f(x|\mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi\sigma^2}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^...
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MATLAB拟合出指定数据的正态分布函数_MATLAB拟合出指定数据的正态分布函数_数据拟合_数据开发_分布拟合_分布函数_
10-01
本话题主要关注如何使用MATLAB来拟合数据到正态分布和对数正态分布，这对于理解和分析数据的统计特性至关重要。 正态分布，又称为高斯分布或钟形曲线，是自然界中最常见的分布之一。它由两个参数定义：均值（mean）...
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对数正态pdf,对数正态分布,matlab
09-10
2. **概率密度函数的计算**：使用`pdf`函数，结合对数正态分布的公式，可以计算任意值在该分布下的概率密度。 3. **绘图与分析**：MATLAB的图形用户界面（GUI）或者`plot`函数可以绘制出对数正态分布的曲线，通过...
【数学建模】Matlab二维联合正态分布概率密度函数构造
m0_65157892的博客
03-11 5730
一文学会如何绘制二维联合PDF图
matlab求二维概率密度二维概率分布
02-27
matlab 二维 正态 概率密度 二维概率分布
matlab用normplot绘制正态概率图
执念斩长河
07-22 1万+
在正态概率图中有3个图形元素:“+"号表示每一-个样本点数值的经验概率:实线连接了数据的第25个和第75个百分点，表示一个线性拟合: 点画线将实线延伸到样本的两端。在正态概率图中，**如果所有的样本点都在实线附近，则假设样本服从正态分布是合理的;否则，如果样本不是正态分布的，** 则“+”号构成了一条曲线。通过观察图的两种不同分布样本的概率图可以验证这一-点。
联合概率分布
飘过的春风
08-29 2万+
原文 https://blog.youkuaiyun.com/tiankong_/article/details/78332666 1.什么是联合概率分布？   联合概率分布简称联合分布，是两个及以上随机变量组成的随机向量的概率分布。根据随机变量的不同，联合概率分布的表示形式也不同。对于离散型随机变量，联合概率分布可以以列表的形式表示，也可以以函数的形式表示；对于连续型随机变量，联合概率分布通过一非负函数...
MATLAB数据处理（1）——拟合概率密度函数
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m0_51507911的博客
03-31 2万+
MATLAB数据处理（1）——拟合概率密度函数序言一个简单的例子fit函数fit函数的输入fit函数的输出 序言 最近因为一些工程上的问题需要学习一下matlab数据处理，将包含：数据清洗、小波变换、拟合概率密度函数等内容，由于网上没有很多相关的教程，并且相关的书籍讲的也比较浅，为了加深自己的学习成果，也为了给后来学习的同学一点帮助，下面将一些学习心得分享给大家。 一个简单的例子 我们首先通过一个例子来简单认识一下一个简单的概率分布拟合的过程。 第一步，生成一系列的随机数，并对随机数进行统计，生成频率分布直
cdf表格_利用Matlab中的dfittool工具实现概率密度函数pdf和累积概率密度函数CDF绘图...
weixin_39624816的博客
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difittool工具matlab命令行输入dfittool调出工具窗口加载数据后直接选择PDF或CDF函数就可以。具体使用可参考帮助文档效果图如下：概率密度函数累积概率密度函数由界面生成代码在界面上调整坐标轴不是很方便，我至今未找到在哪调整。转换成figure再进行调整，一次还行，如果有很多的数据，每次都要去调就会显得很麻烦。解决办法：点击界面文件中的自动生成代码。通过代码调整，不仅方便，还可以...
概率论07 联合分布
weixin_33851177的博客
07-30 1484
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！   我之前一直专注于单一的随机变量及其概率分布。我们自然的会想将以前的结论推广到多个随机变量。联合分布(joint distribution)描述了多个随机变量的概率分布，是对单一随机变量的自然拓展。联合分布的多个随机变量都定义在同一个样本空间中。 对于联合分布来说，最核心的...
matlab绘制二维正态随机变量的概率密度函数三维图
记录所学，分享知识，结识挚友
05-29 1万+
二维正态随机变量概率密度函数三维图的matlab实现 1.二维正态随机变量 二维正态随机变量是最常见的一种二维随机变量分布。其联合概率密度函数为： p(x,y)=12πσXσY1−r2⋅exp{−12(1−r2)[(x−mX2)σX2−2r(x−mX)(y−mY)σXσY+(y−mY2)σY2]} p(x,y)=\frac{1}{2\pi \sigma _X\sigma _Y\sqrt{1-r^2}}\cdot exp\{ -\frac{1}{2(1-r^2)}[\frac{(x-m_X^2)}{\sigm
两个标准正态分布随机变量之和的概率密度
要把所有那些负面的信息当做对自身行为的评价，而不是对自身价值的评判。
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### MATLAB中对数正态分布概率密度函数的使用 在MATLAB中，可以利用`lognpdf`函数来计算对数正态分布的概率密度函数值。此函数接受输入参数包括随机变量的值、均值（mu）、标准差（sigma），并返回对应的概率密度值[^1]。 下面是一个简单的例子展示如何使用`lognpdf`： ```matlab % 定义对数空间中的位置参数 mu 和尺度参数 sigma mu = 0; sigma = 1; % 创建一组测试点 x x = (0:0.1:20); % 使用 lognpdf 函数获取这些点处的概率密度值 y = lognpdf(x,mu,sigma); % 绘制图形表示对数正态分布PDF figure; plot(x,y); title('Log-Normal Probability Density Function'); xlabel('Values of Random Variable X'); ylabel('Probability Density'); grid on; ``` 这段代码创建了一个从0到20范围内的向量作为自变量\(X\)，接着调用了`lognpdf`函数以获得对应于不同\(X\)值下的概率密度值，并最终绘制出了对数正态分布的概率密度曲线图。 除了特定的`lognpdf`之外，还可以采用通用函数`pdf`配合指定名称'Lognormal'的方式达到相同效果。这允许更灵活地处理多种类型的分布而无需记住各自专用的名字。
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