利用均匀分布和中心极限定理产生正态分布（高斯分布）

最新推荐文章于 2023-12-21 19:26:14 发布
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分类专栏： 算法设计 matlab
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011606714/article/details/67636784
本文介绍了如何利用中心极限定理来近似产生正态分布，通过随机变量序列的相互独立性和相同期望、方差的特性，结合[a, b]上均匀分布的方差公式，可以实现这一过程。并提供了MatLab代码示例进行实际操作验证。" 125757653,8617829,Appium工作原理解析：从UIAutomator到UIAutomator2,"['移动开发', '自动化测试', 'Appium框架', 'Python', 'UI自动化']

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中心极限定理：
设随机变量序列{ Xi}相互独立，具有相同的期望和方差，即E(Xi)=μ,D(Xi)=σ

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Python 用均匀分布验证中心极限定理
kudou1994的博客
06-28 3670
均匀分布 X~U(a, b) E(x)=1/(b-a) D(x)=(b-a)**2/12 正态分布/高斯分布 X~N(μ, σ2) E(x)=μ D(x)=σ2 标准正态分布 N(0, 1) 中心极限定理 随机变量{Xi}独立同分布， 有相同的方差和期望。令Yn=X1+X2+````+Xn，则Zn=(Yn-E(Yn))/sqrt(D(Yn)=(∑Xi-nμ)/(sqrt(n)*σ), Zn~N(0...
使用均匀分布验证中心极限定理）
yfaixuexi的博客
10-07 3232
> library(moments) #可以使用峰度和偏度函数 > options(digits = 3) #即只保留3位有效数字 > options(scipen = 200)#当数字过长，R语言会自动采用科学计数法显示。 从中可以发现规律，默认10万以上，采用科学计数法，scipen = 1 ， 这个阈值就增加1位，变成100万，scipen = 2, 这个阈值增加...
中心极限定理
LSEC小陆的博客
08-16 2030
中心极限定理是概率论中的一组定理。中心极限定理说明，大量相互独立的随机变量，其均值的分布以正态分布为极限。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础，指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件。 中心极限定理有着有趣的历史。这个定理的第一版被法国数学家棣莫弗发现，他在1733年发表的卓越论文中使用正态分布去估计大量抛掷硬币出现正面次数的分布。这个超越时代的成果险些被历史遗忘，所幸著名法国数学家拉普拉
概率论与数理统计学习笔记——第三十七讲——中心极限定律
预见未来to50的专栏
11-05 590
1. 问题的引入 2. n个独立同分布的均匀分布随机变量的和（变量数量越多，则概率密度函数曲线越接近正态分布曲线） 3. 独立同分布的中心极限定理（CLT） 4. 德莫弗—拉普拉斯中心极限定理及其应用示例 ...
均匀分布生成标准正态分布 python
梁耀荣的博客
01-20 2万+
三种由(0,1)均匀分布构造标准正态分布随机变量的方法： Box–Muller算法 ，中心极限定理和Kinderman and Monahan method。
利用独立同分布的中心极限定理生成正态分布的随机数
m0_37772174的博客
07-15 6932
           多数编程语言只提供一个生成[0,1] 区间上的均匀分布数组的函数。本人的目的在于介绍如何生成一个正态分布的随机数组     参考文献[1]指出了利用均匀分布生成正态分布的方法，即中心极限定理之独立同分布。 设随机变量相互独立，服从[0,1]区间上的均匀分布。则随机变量   当n足够大时，新的随机变量Y 满足标准正态分布。 但实际上，标准正态分布不一定能满足要...
【寒江雪】Box-Muler算法——均匀分布转正态分布
寒江雪的博客
07-13 3742
Box-Muler算法 ​ Box-Muller，一般是要得到服从正态分布的随机数，基本思想是先得到服从均匀分布的随机数再将服从均匀分布的随机数转变为服从正态分布。 ​ Box-Muller 算法隐含的原理非常深奥，但结果却是相当简单。它一般是要得到服从正态分布的随机数，基本思想是先得到服从均匀分布的随机数再将服从均匀分布的随机数转变为服从正态分布。 如果在 （0,1] 值域...
从中心极限定理的模拟到正态分布
weixin_30628801的博客
12-21 486
从中心极限定理的模拟到正态分布 2010/05/09优化与模拟、推荐文章、统计图形、统计推断R语言、SAS、Shapiro检验、中心极限定理、动画、密度曲线、数学假设条件、样本均值、样本量、正态分布、泰勒展开、直方图、统计模拟、钟形曲线、随机变量谢益辉 昨日翻看朱世武老师的《金融计算与建模》幻灯片（来源，幻灯片“13随机模拟基础”），其中提到了中心极限定理（Central Li...
拉普拉斯分布_中心极限定理：从高尔顿板到麦克斯韦分布
weixin_39682560的博客
12-16 542
​神奇的正态分布源于“加”。撰文 | 张和持时隔多年，或许你早就记不得16岁那年夏天高中闷热的教室，但可能会记得有一天数学老师说着要给大伙看个稀奇——一块祖传的高尔顿板。尽管班上大多数同学都叫不出它的名字，却也从小到大在科技馆、博物馆见多了，一点都提不起劲儿。老师一本正经地开始讲，这个图形就是正态分布，它有诸多的性质……午后的时光更加昏沉而缓慢地流逝。不过，这里面蕴含的数学可一点都不无聊，让我们来...
概率算法-均匀分布产生正态分布
热门推荐
纯，属虚构
04-15 3万+
大部分语言只能产生均匀分布的随机数。C语言用(double)rand()/RAND_MAX产生0到1之间均匀分布的随机数。那么如何产生正态分布的呢？ 一般，一种概率分布，如果其分布函数为y=F(x)，那么，y的范围是0~1，求其反函数G，然后产生0到1之间的随机数作为输入，那么输出的就是 符合该分布的随机数了：      y= G(x)     以指数分布为例，假设参数为a，那么概率密度函
中心极限定理 - 正态分布
wanjiac的博客
06-09 1万+
简单解释 中心极限定理（Central Limit Theorem）是指概率论中随机变量序列部分和分布渐近于正态分布的定理。简单而言，对于任意分布，只要随机变量之间相互独立，从这些随机变量中随机抽n个值，然后求均值，并重复足够多的次数后，这些均值服从正态分布！ 核心核心要点：（1）任意分布；（2）随机变量之间相互独立；（3）均值；（4）重复次数足够多 下图来自Central limit theorem，wiki ////////////////////////////////////..
根据均匀分布生成正态分布
weixin_30734435的博客
10-21 648
Box-Muller算法先贴出来代码，后面给出详细证明过程 #include<stdafx.h> #include<math.h> #include<assert.h> #include<stdlib.h> #include<iostream> #include<time.h> using na...
MATLAB验证中心极限定理
最新发布
weixin_45951391的博客
12-21 1430
为了在 MATLAB 中验证中心极限定理，一般通过模拟随机样本的方式来实现。中心极限定理指出，当样本量足够大时，不管原始总体分布如何，样本均值的分布趋近于正态分布。
【DS】从中心极限定理的模拟到正态分布
我其实发现我还是适合当厨师
11-23 1355
  原文地址 从中心极限定理的模拟到正态分布 谢益辉 关键词：R 语言; SAS; Shapiro 检验; 中心极限定理; 动画; 密度曲线; 数学假设条件; 样本均值; 样本量; 正态分布; 泰勒展开; 直方图; 统计模拟; 钟形曲线; 随机变量 昨日翻看朱世武老师的《金融计算与建模》幻灯片（来源，幻灯片 “13 随机模拟基础”），其中提到了中心极限定理（Central Limit T...
matlab中心极限定理、高斯分布拟合。
npuliyanhua的博客
04-04 6681
matlab实现高斯信号拟合、中心极限定理产生均匀分布的随机信号+将信号叠加记录一个常用函数：高斯分布拟合 产生均匀分布的随机信号+将信号叠加 今日又做了一次大作业，目标之一是产生100个均匀分布的随机信号，叠加之后用高斯分布拟合。中间有一些收获，特此记录。 产生均匀分布的信号： clc; clear all; close all; sig=ones(100,10000); SIGNAL=zero...
中心极限定理；使用均匀分布产生高斯分布
weixin_34235135的博客
04-15 2082
如果我们产生N个[-1,1]之间均匀分布的随机变量，那么这N个随机变量的均值的期望当然应该是0；但是样本均值几乎不可能是0，而是在0左右分布，且越靠近0的概率越大。 // pseudo code for 1000 gaussian distribution random variable, // use uniform distribution random variable for(...
正态分布与均匀分布之间的变换
开贰锤
05-20 3万+
一、任何分布都能化为[0,1][0,1][0,1]均匀分布 　　假设FX(a)=p(x≤a)FX(a)=p(x≤a)F_X(a)=p(x\le a)为累积分布函数，f(x)f(x)f(x)为概率密度函数，FX(a)=∫a−∞f(x)dxFX(a)=∫−∞af(x)dxF_X(a)=\int_{-\infty}^af(x)dx，则存在如下等式 　　P(FX(X)≤a)=P(X≤F−1X(a))=...
统计学基础之样本方差和总体方差
lankuohsing的博客
03-14 2万+
统计学基础之样本方差与总体方差 文章目录统计学基础之样本方差与总体方差1. 方差（variance）的定义2. 样本方差3. 总体方差公式的有偏性证明4. 样本方差公式分母为n-1的推导 参考资料：https://www.cnblogs.com/zzdbullet/p/10087196.html 1. 方差（variance）的定义 方差是用来度量随机变量和其数学期望（均值）之间的偏离程度的一个...
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