matlab中心極限定理 高斯分布擬合。

高斯分布擬合

今日又做了一次大作業，目標之一是產生100個均勻分布的隨機訊號，疊加之後用高斯分布擬合。中間有一些收穫，特此記錄。

產生均勻分布的訊號：

clc;

clear all;
close all;
sig=ones(100,10000);
signal=zeros(1,10000);
for i=1:100
sig(i,:)=sig(i,:).*rand(1,10000);            
endfor j=1:100
signal=signal+sig(j,:);
end

clc;

clear all;
close all;
r=zeros(100,10000);
sig=zeros(1,10000);
for i=1:100
for j=1:10000
r(i,j)=betarnd(2,2);
endendfor i=1:100
sig=r(i,:);
end

betarnd β分布

binornd 二項分布

chi2rnd 卡方分布

exprnd 指數分布

gamrnd 伽馬分布

poissrnd 泊松分布

[f,x]=ksdensity(sig);

matlab的help記錄得很詳細，大概就是求出一串資料的概率分布,返回x和f，f是每個值對應的概率，可以直接使用plot（x，f）來繪製概率分布圖。

u=mean(signal);                            %均值

delta=var(signal);                          %方差
y=1/sqrt(2*pi*delta).*exp(-(x-ones(1,length(x)).*u).^2./(2*delta));

可以明顯的見到，資料長度越長，擬合效果就越好。

中心極限定理 講講中心極限定理

今天我們來聊聊統計學裡面比較重要的乙個定理 中心極限定理，中心極限定理是指 現在有乙個總體資料，如果從該總體資料中隨機抽取若干樣本，重複多次，每次抽樣得到的樣本量統計值 比如均值 與總體的統計值 比如均值 應該是差不多的，而且重複多次以後會得到多個統計值，這多個統計值會呈正態分佈。還是直接來看例子吧...

中心極限定理

中心極限定理是統計學中又一非常重要的性質。什麼是中心極限定理，為了很直觀的理解它我就通過舉例的方式來進行說明。假設有乙個總體t，現在我從t中隨機抽取k個含有n個元素的樣本s,s1,s2,sk 每個樣本s1 x1,x2.xn s2 x1,x2,xn sk x1,x2,xn 每個樣本的均值為x1，x2,...

中心極限定理

中心極限定理指的是 給定乙個任意分布的總體。每次從這些總體中隨機抽取 n 個抽樣，一共抽 m 次。然後把這 m 組抽樣分別求出平均值。這些平均值的分布接近正態分佈。我們先舉個栗子 現在我們要統計全國的人的體重，看看我國平均體重是多少。當然，我們把全國所有人的體重都調查一遍是不現實的。所以我們打算一共...