matlab中利用正态分布normfit()函数和极大似然估计mle()函数进行参数估计（常用）

最新推荐文章于 2024-02-06 10:34:28 发布
最新推荐文章于 2024-02-06 10:34:28 发布
阅读量3.7k 收藏 13
点赞数 1
分类专栏： Matlab 学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44004117/article/details/105555271
版权

函数 normfit() 格式 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X) ；
                               [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] =normfit(X,alpha)  默认alpha=0.05即95%置信度

最大似然估计MLE(maximum likelihood estimation)的基本原理是通过选择参数使似然函数最大化。

函数格式：mle(观察值, ‘distribution’, ‘分布名称’)       [paramhat,paramint]=mle(testdata,'distribution','norm')

【MATLAB教程案例90】通过MATLAB实现基于RML极大似然各次递推法的系统参数辨识
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-19 1389
RML极大似然各次递推法的系统参数辨识
matlab中正态分布相关函数hist normfit normplot
心向暖的博客
06-21 8031
hist(x,y)； %x作为坐标，y作为函数值画出直方图； h = histogram(aa); %对h进行统计，matlab自动给h进行分列。可以指定柱状的数量：hh = histogram(aa,10); [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X) ； [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] =normf...
用matlab画图 normfit,matlab中normfit在正态分布中的使用技巧如下:
weixin_32808905的博客
03-18 641
函数 normfit 格式 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X) [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X,alpha) 说明 muhat,sigmahat分别为正态分布的参数μ和σ的估计值,muci,sigmaci分别为置信区间,其置信度为;alpha给出显著水平α,缺省时默认为0.05,即置信度为95%...
MATLAB 均值估计函数normfit
陌雨’的博客
05-11 3340
[mu sigma muci sigmaci]=normfit(x,alpha) x：样本 alpha：显著性水平（缺省时为0.05) mu：均值 μ\muμ 的点估计 sigma：标准差 σ\sigmaσ 的点估计 muci：均值 μ\muμ 的区间估计 sigmaci：标准差 σ\sigmaσ 的区间估计 ...
matlab中normfit的使用
idealcitier's Daily life
05-15 2万+
最近在写论文的过程中，利用RFV(随机模糊变量)表示传感器的不确定性,需要求一组数据均值和标准差,在matlab中找到了normfit函数,具体的使用的方法以及语法如下. normal: Normal parameter estimates normfit函数的语法： [muHat,sigmaHat] = normfit(x) x:输入的数据 muHat:表示正态分布中均值μ的...
Matlab  normfit函数&nb…
Coding home - 漂流瓶jz
03-14 953
Matlab 统计工具箱中，有专门计算总体均值、标准差的点估计和区间估计的函数。 对于正态总体，命令是  [mu,sigma,muci,sigmaci]=normfit(x,alpha)  其中 x 为样本（数组或矩阵），alpha 为显著性水平α （alpha 缺省时设定为 0.05），返回总体均值μ 和标准差σ 的点估计 mu 和 sigma，及总体均值 μ 和标准差σ 的区间估计muci
matlab中normfit函数进行正太分布拟合
weixin_36772616的博客
11-21 1万+
一、简介 正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布，记为： X∼N(μ,σ2), 则其概率密度函数为 正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ
matlab mle用法,MATLAB参数估计normfit()函数和mle()函数
weixin_39704066的博客
03-16 3616
matlab中normfit在正态分布中的使用技巧如下:函数 normfit 格式 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X) ；[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] =normfit(X,alpha)说明 muhat,sigmahat分别为正态分布的参数μ和σ的估计值；,muci,sigmaci分别为置信区,其置信度为：alpha给...
matlab求多元极大似然估计,matlab求极大似然估计
weixin_31437695的博客
03-20 3196
1, ,l 分别估计参数?i ,i=1,...,k,并称其为?i 的矩估计。 2、最大似然估计法 设总体 X 有概率密度 f (x; ? )(或分布律 p(x; ? )), ? =......基于遗传算法的威布尔分布的参数估计及MATLAB实现_机械/仪表_工程科技_专业资料。基于极大似然法的基本原理和优化模型求解的特点,将遗传算法应用于可靠性寿命分布模型......, ? k 使得似然函数L(?...
Compare_4D_MLE:使用最大似然估计（MLE）比较4个四个图的分布-matlab开发
05-28
Compare_4D_MLE：代码使用最大似然（MLE）参数估计来找到四个概率分布的最佳参数：对数正态，Gumbel，γ和GEV。 该规范的主要目的是探索MLE方法在极端降雨频率分析中的优势，并针对这些分布比较该方法。 比较是基于...
正态分布数据的极大似然估计MATLAB实现
05-28
样本数据的类条件概率密度符合正态分布，对训练样本进行极大似然估计得到参数，再对测试样本进行分类。
MLE:使用最大似然估计估计参数和标准误差-matlab开发
05-30
它适用于似然函数是显式的情况。
正态分布数据的极大似然估计matlab实现
06-06
正态分布数据的极大似然估计是一种常用的参数估计方法。MATLAB提供了很多内置函数来实现这个方法。 MATLAB中，我们可以使用normfit函数来对正态分布数据进行极大似然估计。该函数的语法为： mu, sigma = normfit...
MATLAB正态分布函数的分布拟合：最大似然估计与贝叶斯方法，揭示数据的内在规律
本章将介绍MATLAB中正态分布函数的基本概念、相关函数和应用场景，为后续章节的深入探讨奠定基础。 # 2. 最大似然估计方法 ### 2.1 最大似然估计原理 最大似然估计（MLE）是一种统计推断方法，其基本思想是：在...
MATLAB参数估计normfit()函数和mle()函数
热门推荐
每天进步一点点
07-01 5万+
matlab中normfit在正态分布中的使用技巧如下:          函数 normfit 格式 [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(X) ； [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] =normfit(X,alpha) 说明 muhat,sigmahat分别为正态分布的参数μ和σ的估计值；,muci,sigmaci分别
matlab中normfit,MATLAB中如何得到一组统计数据的分布特征
weixin_34975022的博客
03-19 776
MATLAB中如何得到一组统计数据的分布特征我想通过MATLAB知道一组统计数据的分布特征，如属于哪种分布，均值方差等，请问如何实现？谢谢！function f=p_judge(A,alpha)% 本程序用于判别所给数据源在置信率为0.05时的概率分布形式。A的形式为n×1。[mu,sigma]=normfit(A);p1=normcdf(A,mu,sigma);[H1,s1]=kstest(A,...
MATLAB实现正态分布ML（极大似然）估计
知行流浪
05-28 4万+
极大似然估计在上一篇博客中有详细的解说：http://blog.youkuaiyun.com/zengxiantao1994/article/details/72787849 下面用MATLAB实现正态分布的ML估计 % 二维正态分布的两分类问题 （ML估计） clc; clear; % 两个类别数据的均值向量 Mu = [0 0; 3 3]'; % 协方差矩阵 S1 = 0.8 * eye
matlab mle用法,MATLAB中的MLE问题
weixin_39955829的博客
03-16 1407
在一篇文章中看到基于广义贝塔2型分布 的mle.我就试着用MATLAB计算，极大似然函数就是f=-w'*log(l)，分布函数是betainc(z/(z+x(1)),x(2),x(3));其中x(1)),x(2),x(3)是待估计的参数。但是程序出错，得不到结果？求高手赐教呀？(如果分布是简单点的函数，可以出来结果，为什么这个广义贝塔分布就出不来结果？)code :clear all[x,fval...
MATLAB的mle拟合正态分布参数(附完整代码)
corn1949的博客
02-06 2443
MATLAB的mle拟合正态分布参数(附完整代码)
wrapper
最新发布
03-12
### Wrapper的概念及其应用 #### boost::reference_wrapper的应用场景与实例 `boost::reference_wrapper` 是C++ Boost库的一部分，能够创建对象的引用包装器。这种机制允许开发者在需要传递引用而非拷贝的情况下使用标准容器或其他模板类[^1]。 ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <boost/ref.hpp> void modify(int& value){ ++value; } int main(){ int a = 0, b = 1; std::vector<boost::reference_wrapper<int>> refs; refs.push_back(boost::ref(a)); refs.push_back(boost::ref(b)); for(auto&& ref : refs){ modify(ref.get()); } // 输出应为1和2 std::cout << a << ' ' << b << '\n'; } ``` 上述代码展示了如何利用 `boost::reference_wrapper` 将两个整数变量作为引用加入到向量中，并通过修改这些引用间接改变原始数据。 #### QueryWrapper中的eq方法介绍 对于Java开发环境下的MyBatis Plus框架而言，`QueryWrapper` 提供了一种简便的方式来构造复杂的SQL查询语句。其中 `eq()` 方法用来设置字段等于特定值这一条件，在实际项目里经常被调用以完成精准匹配操作[^2]。 ```java import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper; //... public List<User> getUsersByName(String name) { QueryWrapper<User> queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.eq("name", name); return userMapper.selectList(queryWrapper); } ``` 这段例子说明了怎样借助于 `QueryWrapper` 和它的成员函数 `eq()` 来获取名字相等的所有用户记录。 #### QueryWrapper里的or逻辑表达式的运用 当涉及到更复杂的情况时，比如组合多个不同的筛选准则，则可以采用 `or()` 函数来连接各个独立的部分形成最终的查询条件。这种方式使得即使某些部分不满足也能继续评估其他分支的可能性[^3]。 ```java queryWrapper.like("username", keyword).or().like("email", keyword); ``` 此片段演示了一个简单的案例——如果用户名或电子邮件地址中含有给定关键词就返回相应的实体列表。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值