首先,我们需要明确正态分布的均值(μ)和标准差(σ)。假设我们有一个正态分布,其均值为0,标准差为1(这是标准正态分布)。 2. 使用MATLAB中的normrnd函数生成符合正态分布的随机数 normrnd函数可以根据指定的均值和标准差生成符合正态分布的随机数。以下是一个示例代码,用于生成1000个标准正态分布的随机数: matlab...
绘制拟合的正态分布曲线 plot(x, pdf_fitted, 'r', 'LineWidth', 2);释放图像 hold off;在上述...
legend('统计数据',['对数正态分布:\mu=' num2str(p(2)) ',\sigma=' num2str(p(3))],['极大概然分布位置:x=' num2str(xmax)],['期望值位置:x=' num2str(xmean)]);text(xmean+10000,fun(p,xmean)+10,'$ y=\frac{A}{x}e^{-\frac{(lnx-\mu)^2}{2\sigma^2}} $','int...
要在MATLAB中编写正态分布函数的代码,我们可以使用normpdf和normrnd函数。normpdf函数用于计算给定正态分布的概率密度函数值,而normrnd函数用于生成符合指定正态分布的随机数。 首先,我们需要理解正态分布的参数:均值和标准差。均值参数(μ)表示了分布的中心位置,标准差参数(σ)表示了分布的离散程度。让我们假设我们要生成...
%正态分布判断 [mu, sigma] = normfit(x); p1 = normcdf(x, mu, sigma); [H1,s1] = kstest(x, [x, p1], alpha); n = length(x); if H1 == 0 disp('该数据源服从正态分布。') else disp('该数据源不服从正态分布。') end 变异系数计算:C.V =(标准偏差÷平均值)×100%,变异系数越...
直接这样写 syms x qF = @(q,mu,sigma) int(x*normcdf(x,mu,sigma),0,q);q = 1;mu = 0;%均值sigma =1;%标准差eval(F(q,mu,sigma))结果答案是 ans = 0.3710
Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测标准普尔指数 S&P500时间序列|附代码数据,
代码的基本理念是:仿照文章中的正态分布参数生成多组数据向量,然后合并为一个矩阵进行方差齐性检测,返回p值并进行判断,如果p值小于显著性水平,拒绝原假设,方差齐性检验不通过,b变量赋值加1,如果p值大于显著性水平,不拒绝原假设,方差齐性检验通过,a变量赋值加1,最后计算a和b占总体的比率作为方差齐性通过或不通过...
对数正态分布密度函数matlab代码nlinfit nlinfit函数是matlab中的非线性最小二乘拟合函数。它可以在一组自变量和因变量数据之间拟合非线性模型。对于对数正态分布密度函数,我们需要定义其数学模型,包括概率密度函数和参数。对数正态分布密度函数可以表示为: f(某;mu,sigma) = 1 / (某某 sigma 某 sqrt(2某pi)) 某...