matlab上如何編程計算偏態峰態？
matlab上如何編程計算偏態峰態
頑強的高_堅果 18小時前 可以采用Box_Muller的方法。Box-Muller方法是以兩組獨立的隨機數U和V，這兩組數在(0,1]上均勻分布，用U和V生成兩組獨立的標準常態分布隨機變量X和Yx=sqrt((-2)*ln(U))*cos(2*pi*V);Y=sqrt((-2)*ln(U))*sin(2*pi*V); matlab 程序function Norm_Distribution_Box_Mullerclear all;clc;%清屏 m=input('請輸入平均值：');n=input('請輸入標準差：'); t=input('請輸入數據長度：'); %產生正態分布的隨機數 for i=1:t a=rand; b=rand; X1(i)=sqrt((-2)*log(a))*cos(2*pi*b); X2(i)=sqrt((-2)*log(a))*sin(2*pi*b); Y1=X1*n+m; Y2=X2*n+m; enddisp(Y1); %求平均值和標準差M1=mean(Y1); N1=std(Y1); disp(M1); disp(N1); disp(Y1); %求平均值和標準差 M2=mean(Y2); N2=std(Y2); disp(M2); disp(N2);%將數據寫入文本文件fid=fopen('xiefei1.dat','w'); Z1=Y1;fprintf(fid,'%f ',Z1);fclose(fid); %將數據寫入文本文件 fid=fopen('xiefei2.dat','w'); Z2=Y2; fprintf(fid,'%f ',Z2); fclose(fid); %繪圖 subplot(2,1,1); histfit(Y1);xlabel('隨機數'); ylabel('出現的次數'); %繪圖subplot(2,1,2);histfit(Y2);xlabel('隨機數');ylabel('出現的次數');%檢驗 h1=lillietest(Y1);%若結果h1為1，則說明零假設不成立，拒絕零假設；否則，結果為0，零假設成立，即原分布為正態分布disp(h1);h2=lillietest(Y2);%若結果h2為1，則說明零假設不成立，拒絕零假設；否則，結果為0，零假設成立，即原分布為正態分布 disp(h2);
頑強的高_堅果 18小時前 可以采用Box_Muller的方法。Box-Muller方法是以兩組獨立的隨機數U和V，這兩組數在(0,1]上均勻分布，用U和V生成兩組獨立的標準常態分布隨機變量X和Yx=sqrt((-2)*ln(U))*cos(2*pi*V);Y=sqrt((-2)*ln(U))*sin(2*pi*V); matlab 程序function Norm_Distribution_Box_Mullerclear all;clc;%清屏 m=input('請輸入平均值：');n=input('請輸入標準差：'); t=input('請輸入數據長度：'); %產生正態分布的隨機數 for i=1:t a=rand; b=rand; X1(i)=sqrt((-2)*log(a))*cos(2*pi*b); X2(i)=sqrt((-2)*log(a))*sin(2*pi*b); Y1=X1*n+m; Y2=X2*n+m; enddisp(Y1); %求平均值和標準差M1=mean(Y1); N1=std(Y1); disp(M1); disp(N1); disp(Y1); %求平均值和標準差 M2=mean(Y2); N2=std(Y2); disp(M2); disp(N2);%將數據寫入文本文件fid=fopen('xiefei1.dat','w'); Z1=Y1;fprintf(fid,'%f ',Z1);fclose(fid); %將數據寫入文本文件 fid=fopen('xiefei2.dat','w'); Z2=Y2; fprintf(fid,'%f ',Z2); fclose(fid); %繪圖 subplot(2,1,1); histfit(Y1);xlabel('隨機數'); ylabel('出現的次數'); %繪圖subplot(2,1,2);histfit(Y2);xlabel('隨機數');ylabel('出現的次數');%檢驗 h1=lillietest(Y1);%若結果h1為1，則說明零假設不成立，拒絕零假設；否則，結果為0，零假設成立，即原分布為正態分布disp(h1);h2=lillietest(Y2);%若結果h2為1，則說明零假設不成立，拒絕零假設；否則，結果為0，零假設成立，即原分布為正態分布 disp(h2);
