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对数正态分布函数

% 生成1e6个均值为1、方差为2的对数正态分布的随机数N=1e6;m = 1;v = 2;mu = log((m^2)/sqrt(v+m^2));sigma = sqrt(log(v/(m^2)+1))[M,V]= lognstat(mu,sigma)X = lognrnd(mu,sigma,1,N);

fun=@(p,x) p(1)./x.*exp(-((log(x)-p(2))/p(3)).^2/2);%对数正态分布密度函数 x=(0:0.02:6)*1e4; y=fun([3e5,8.3,0.6],x)+rand(size(x)).*exp(-(x/2e4).^2)*20; %原来你的图可能是用hist(data,n)画出来的 %就是将data数据分n个区间统计,画柱状...

logninv Inverse of the lognormal cumulative distribution function (cdf). X = logninv(P,MU,SIGMA) returns values at P of the inverse lognormal cdf with distribution parameters MU and SIGMA. MU and SIGMA are the mean and standard...

% 生成1e6个均值为1、方差为2的对数正态分布的随机数 N=1e6; m = 1; v = 2; mu = log((m^2)/sqrt(v+m^2)); sigma = sqrt(log(v/(m^2)+1)) [M,V]= lognstat(mu,sigma) X = lognrnd(mu,sigma,1,N);

x = (0:0.02:10); y = lognpdf(x,1.73,0.22); plot(x,y); grid; xlabel('x'); ylabel('p') 这是对数正态分布 x = (0:0.02:10); y = normpdf(x,1.73,0.22); plot(x,y); grid; xlabel('x'); ylabel('p') 这是正态分布

在概率论与统计学中,对数正态分布是对数为正态分布的任意随机变量的概率分布。如果 X 是服从正态分布的随机变量,则 exp(X) 服从对数正态分布;同样,如果 Y 服从对数正态分布,则 ln(Y) 服从正态分布。 如果一个变量可以看作是许多很小独立因...

没有太简单的方法了 两次换元法,可以化成概率积分的形式 这个积分的结果可以直接用 所以,也不算太麻烦 过程如下:

(1)正态分布:原始值不需转换;属于对称分布类型;用µ表示集中趋势的指标;均数与中位数的关系是µ=M(中位数)。 (2)标准正态分布:作u转换;属于对称分布类型;集中趋势µ=0;均数与中位数的关系是µ=M。 (3)对数正态...

如果 Y 是服从正态分布的随机变量,则 exp(Y) 服从对数正态分布;同样,如果 X 服从对数正态分布,则 ln(X) 服从正态分布

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