选择一个与一些概率值
27日视图(30天)
显示旧的评论
大家好。假设我们有一个高斯分布对人们的高度。会有较高的平均价值较低的概率和价值观偏离概率。在这个例子中,x包含一些高度样品和y包含元素出现的概率。
x = (1.50 1.60 1.70 1.70 - 1.70 1.80 - 1.90);
μ=意味着(x);
s =性病(x);
y = normpdf (x,μs);
假设我们想要一个高斯分布的随机值记住各种不同的概率。我怎么能这样做呢?
1评论
约翰D 'Errico
2023年5月21日21:59
编辑:约翰D 'Errico
2023年5月21日22:18
我认为你不理解一个高斯分布意味着什么。这些点的平均值和标准偏差并不意味着相同的高斯分布的高度。均值和方差已知,但这些点不遵循一个高斯分布。
因此,你没有考虑到这些概率,如果使用正常PDF y。
如果相反,你真正想做的是样本给定的分布,那么你可以使用离散分布,与特定的概率。
答案(2)
约翰D 'Errico
2023年5月22日在十三10
编辑:约翰D 'Errico
2023年5月22日13:11
请不要再问同样的问题。没有办法知道任何一组数据来自分布。你可以使用工具来适应一些数据的分布。但是这并不证明它是真正的分布。甚至当你做什么,例如,你的数据符合正态分布,不能保证正常的随机样本数据分布具有相同的分布。
你可以决定使用离散分布。在这里,例如,你有一个样品在1.70出现3倍的人。
帮助datasample
x = (1.50 1.60 1.70 1.70 - 1.70 1.80 - 1.90);
xsam = datasample (x, 20)
所以向量x只包含元素躺在原始数据集。他们会有相同的相对频率。我想这你想要的。
直方图(datasample (x, 1000000),“规范”,“pdf”)
但如果你用一个正常的近似分布,数据的相对频率不匹配原始数据集。
[muhat, sigmahat] = normfit (x)
fplot (@ (x) normpdf (x, muhat sigmahat), [1.4, 2)
持有在
直方图(x 5“规范”,“pdf”)
正如你所看到的,一个正常的pdf符合这一数据就像我适合适合我结婚的时候穿。