MATLAB 一维随机变量及其概率分布

1、两点分布

clc
clear
a=rand(1,10);
for ii=1:10
    if a(ii)<0.2
        a(ii)=0;
    else
        a(ii)=1;
    end
end
a

x=0的概率为0.2,x=1的概率为0.8;两点分布

clc
clear
a=rand(1,10);
b=(a>0.2)

循环用向量化表示  

2、伯努利分布(二项分布)

clc
clear
N=1000000;
r=binornd(19,0.3,1,N);%A事件发生概率0.3,重复19次。事件A发生的次数。仿真100000次
subplot(311)
hist(r);%将r等间隔的分成10个范围,y轴为该范围内的元素个数
subplot(312)
hist(r,20);%等间隔的分成20份
subplot(313)
x=0:19;
hist(r,x);%按x中元素指定的位置为中心,r的分布情况

x=0:19;
y=hist(r,x);
y(6)/N%仿真,事件发生5次的概率
p=binopdf(5,19,0.3)%调用公式计算出的事件发生五次的概率,确切值

  

时间: 2024-11-07 14:54:16

MATLAB 一维随机变量及其概率分布的相关文章

概率与统计 知识回顾(二) 一维随机变量及概率分布

1 随机变量的概念 顾名思义,随机变量就是“其值随机会而定”的变量.随机变量的反面是“确定性变量”,即其值遵循某种严格的规律的变量,比如从北京到上海的距离.但是从绝对意义上讲,许多通常视为确定性变量的量,本质上都有随机性,只是由于随机性干扰不大,以至在所要求的精度之内,不妨把经作为确定性变量来处理. 根据随机变量其可能取的值的全体的性质,可以把随机变量分为2大类,一类是离散型随机变量:一类是连续型随机变量.但是连续型变量这个概念只是数学上的抽象,因为任何量都有单位,都只能在该单位下量到一定的精度

一维随机变量及其概率分布

1. 随机变量的概念 顾名思义,随机变量就是“其值随机会而定”的变量.随机变量的反面是“确定性变量”,即其值遵循某种严格的规律的变量,比如从北京到上海的距离.但是从绝对意义上讲,许多通常视为确定性变量的量,本质上都有随机性,只是由于随机性干扰不大,以至在所要求的精度之内,不妨把经作为确定性变量来处理. 根据随机变量其可能取的值的全体的性质,可以把随机变量分为2大类,一类是离散型随机变量,比如检验100件产品中的次品个数:一类是连续型随机变量,比如一个灯泡的寿命.但是连续型变量这个概念只是数学上的

第三部分 概率_2 一维随机变量的分布

2. 一维随机变量的分布 (1)随机变量 类型-----根据取值情况的不同可以将随机变量分为离散随机变量和连续随机变量 概率分布-----随机变量一切可能值或范围的概率的规律 (2)常见离散分布 1)两点分布 随机变量X值可能取0和1两个值,则分布为 X 0 1 Pk 1-P P 则称X服从(0--1)分布或者两点分布 2)二项分布 在一次试验E中只考虑两个互逆的结果A或者,这样的试验称为伯努利试验. n重伯努利试验:将伯努利试验E独立(表示每次试验的结果都互不影响)的重复(表示在这n次试验中P

概率统计 - 08 随机变量及其概率分布

概率统计 - 08 随机变量及其概率分布 一.离散型随机变量及其分布律1.随机变量2.离散型随机变量3.两点分布4.二项分布5.泊松分布 二.连续型随机变量及其概率密度1.连续型随机变量2.均匀分布3.指数分布 三.分布函数与函数的分布1.分布函数2.函数的分布 四.正态分布1.正态分布的定义与性质2.正态分布的概率计算 概率统计 - 08 随机变量及其概率分布,码迷,mamicode.com 概率统计 - 08 随机变量及其概率分布,码迷,mamicode.com

【机器学习中的数学】贝叶斯框架下二元离散随机变量的概率分布

引言 我感觉学习机器学习算法还是要从数学角度入门才是唯一正道,机器学习领域大牛Michael I. Jordan给出的机器学习定义是,"A field that bridge computation and statistics,with ties to information theory, signal processing, algorithm, control theory and optimization theory".所以对于机器学习的门徒来说,我认为将计算机和统计理论有

C++实现MATLAB一维数组函数findpeaks()函数求一维离散值极值(波峰波谷)

一.代码 #include <iostream> #include <vector> using namespace std; // //C++实现求一维离散数据极值(波峰.波谷) // //参数:数组,数组大小 void findPeaks(int *num,int count) { vector<int> sign; for(int i = 1;i<count;i++) { /*相邻值做差: *小于0,赋-1 *大于0,赋1 *等于0,赋0 */ int di

概率:一维随机变量函数的分布

结论 原文地址:https://www.cnblogs.com/wbyixx/p/12236549.html

关于试验(测量),事件,随机变量,取值,概率分布,信息,信息熵的理解

用实体-联系的观点理解概率: 每个变量都要与一个事件关联,变量依赖于事件的存在而存在,两个实体是一对一的联系: 每个事件都要与一个试验关联,事件也依赖于试验的存在而存在,两个实体是多对一的联系: 设变量的取值集合为S,如果在S上定义了一张映射表,这张映射表满足概率分布的性质,那么就称这个变量是一个定义了概率分布的随机变量: 随机变量和概率分布是完全独立的两个实体,它们独立存在不依赖于对方.但是随机变量可以服从一个概率分布,两个实体是多对一的联系: 任何实体都可以是信息: 如果给定一个实体E,如果

第三部分 概率_3 多维随机变量的分布

3. 多维随机变量的分布 (1)多项分布 可参见https://blog.csdn.net/jteng/article/details/54632311 多项分布是对二项分布的扩展,二项分布是单变量分布,而多项分布式多变量分布. 二项分布每次试验试验只有两种结果,而多项分布每次试验则会有多种可能性,那么进行多次的试验后,多项分布描述的就是每种可能发生次数的联合概率分布. (2)Gamma函数 首先说一下先验概率和后验概率的区别,然后再进行下面的步骤: 验前概率就是通常说的概率: 验后概率是一种条