【小白话通信】连续分布的产生
来源:互联网 发布:购物软件有哪些 编辑:程序博客网 时间:2024/06/14 11:16
由于篇幅有限,前一篇文章《离散分布的产生》中只讲述了用均匀分布产生离散分布的方法,那么本文接着讲如何利用均匀分布产生连续分布的方法。
连续分布
连续分布主要有以下几种:均匀分布 伽马分布 正态分布 贝塔分布 柯西分布 对数正态分布 双指数分布。
产生各种连续分布的方法有很多,我把它分为两类:通用方法、特殊方法。特殊方法就是根据各个连续分布的特性而特有的方法。
通用方法
通用方法指的是对于各种连续分布理论上都适用的方法。下面只讲解分布函数法、舍取法这两种通用的方法。
分布函数法
概率积分变换定理
设随机变量
由概率积分变换定理可知,如果知道一个连续分布函数的累计分布函数
指数分布的累计分布函数
由于
- 指数分布
%指数分布%参数:到达率lambda%mean=1/lamda, var=1/lambda^2clear allclose allclclambda=1;%指数分布的产生lambdan=10;%x的取值为0到无穷大,这里只取前n个%------------------------由内置函数直接给出-------------------------%%指数分布的产生,即事件发生的时间间隔x,x取值为0到正无穷X=exprnd(1/lambda);%产生1均值为1/lamda的指数分布%指数分布的cdfx=0:.1:n;Fx=expcdf(x,1/lambda);%figure%plot(x,Fx,'-')%title('指数分布的cdf')%指数分布的pdfx=0:.1:n;Px=exppdf(x,1/lambda);figureplot(x,Px,'r-')hold ontitle('指数分布的pdf')%-------------------------由均匀分布推导出(分布函数法)-------------------------%N=1000;%样本点数U=rand(1,N);%U服从均匀分布X2=-(log(1-U))/lambda;%X2服从指数分布,X2由分布函数法得到,对于不同的分布,分布函数不同,这里的表达式需作相应的改变!%下面的程序是绘制X2的概率密度函数pdfMax=ceil(max(X2));step=1;%步长range=0:step:Max;for i=1:length(range)-1 YY(i)=sum(range(i)<=X2&X2<=range(i+1))/N/step;%统计落在区间中的点数 XX(i)=(range(i)+range(i+1))/2;endplot(XX,YY,'bo')hold ontitle('指数分布的pdf')legend('内置函数产生','分布函数法产生')
结果显示如下:(指数参数
分布函数法的局限性:由于该方法的关键就是求出分布函数的反函数,从而得到随机变量
其中,
舍去法
定理:设随机变量
按下列步骤可以生成随机变量
1. 生成独立的随机变量
2. 如果
下面以用舍去法生成正态分布来具体说明:假设我们要用舍取法生成标准正态分布,标准正态分布的概率密度函数如下所示:
确定
V 的分布
由舍取法的步骤2可知,生成的正态分布变量Y 的取值包含于随机变量V 的取值中。因此,我们需要根据正态分布随机变量的取值范围,来选择V 应该服从的分布!我们一般取V 服从均匀分布(当然也可以取其他的分布,注意需要满足取值范围)。
理论上,正态随机变量的取值在整个实数域中,因此V 应该服从区间为实数域的均匀分布,显然这个均匀分布我们很难表示出来。但由上图可知,标准正态分布的取值基本在−5 到5 之间,因此我们只需要使得V 服从区间在−5 到5 的均匀分布即可以很好的近似。确定
M 的大小
在公式M=max{fY(y)/fV(v)} 中,fV(v)=110 ,max{fY(y)}=fY(0)=12π√ 。因此M=102π√
在确定了
%-------------------正态分布-----------------------%%参数:均值mu,方差sigma2%mean=mu, var=sigma2clear allclose allclcmu=0;sigma2=1;n=10;%x的取值为正负无穷大,%-------------------由内置函数直接给出----------------%%正态分布的产生XX=normrnd(mu,sqrt(sigma2));%产生均值mu,方差sigma2的正态分布%正态分布的cdfx=0:.1:n;Fx=normcdf(x,mu,sqrt(sigma2));% figure% plot(x,Fx,'-')% title('正态分布的cdf')%指数分布的pdfx=-5:.1:5;Px=normpdf(x,mu,sqrt(sigma2));figureplot(x,Px,'b-')hold on%------由舍选法推导出--------%N=100;A=-5;%A,B位均匀分布的取值区间B=5;i=1;while(i<=N) U=unifrnd(0,1);%服从(0,1)的均匀分布 V=unifrnd(A,B);%服从(A,B)的均匀分布 M=1/sqrt(2*pi)*(B-A);%计算得到M if(U<1/M*1/sqrt(2*pi*sigma2)*exp(-(V-mu)^2/2/sigma2));%由定理得到的公式来生成随机变量X2 X2(i)=V;%X2就是我们要生成的指定分布的随机变量 i=i+1; end end%下面的程序是计算通过舍去法生成的正态分布X2的pdfMax=ceil(max(X2));step=1;range=A:step:B;for i=1:length(range)-1 YY(i)=sum(range(i)<=X2&X2<=range(i+1))/N/step; XX(i)=(range(i)+range(i+1))/2;endplot(XX,YY,'ro')hold ontitle('正态分布的pdf')legend('内部函数产生','舍取法产生')
结果显示如下:
注意:使用这种方法的时候必须使
特殊方法
上述的两种通用方法基本上可以用均匀分布产生大多数连续分布,不过由于每种分布有着各自的特性,因此也可以通过特殊的方法来生成。下面以生成标准正态分布(正态分布性质表明:任何正态分布都可以由标准正态分布转化得到)为例:
中心极限定理法
中心极限定理是概率论中的一组定理。中心极限定理说明,大量相互独立的随机变量,其均值的分布以正态分布为极限。这组定理是数理统计学和误差分析的理论基础,指出了大量随机变量之和近似服从正态分布的条件。(摘自维基百科)
我们由中心极限定理可知,多个独立同分布的随机变量的和服从正态分布,而关于这个正态分布的均值和方差的确定,我们可以依据林德伯格-列维定理:
林德伯格-列维(Lindeberg-Levy)定理:
设随机变量
在程序实现中,我利用
%-------------------正态分布-----------------------%%参数:均值mu,方差sigma2%mean=mu, var=sigma2clear allclose allclcmu=0;sigma2=1;n=10;%x的取值为正负无穷大,%------------------由内置函数直接给出--------------%%正态分布的产生XX=normrnd(mu,sqrt(sigma2));%产生均值mu,方差sigma2的正态分布%正态分布的cdfx=0:.1:n;Fx=normcdf(x,mu,sqrt(sigma2));% figure% plot(x,Fx,'-')% title('正态分布的cdf')%指数分布的pdfx=-5:.1:5;Px=normpdf(x,mu,sqrt(sigma2));figureplot(x,Px,'b-')hold on%-------------------由中心极限定理推导出---------------------%N=1000;%样本点数A=-5;%A,B位均匀分布的取值区间B=5;for i=1:10U(i,1:N)=unifrnd(A,B,1,N);%U存储10个独立的服从均匀分布的随机变量endmeanX=mean(U);X2=(meanX-(A+B)/2)/sqrt((B-A)^2/12)*sqrt(10);%由林德伯格-列维定理的公式知X2服从正态分布mean(X2);%下面的程序是计算通过中心极限定理法生成的正态分布X2的pdfMax=ceil(max(X2));step=1;range=A:step:B;for i=1:length(range)-1 YY(i)=sum(range(i)<=X2&X2<=range(i+1))/N/step; XX(i)=(range(i)+range(i+1))/2;endplot(XX,YY,'ro')hold ontitle('正态分布的pdf')legend('内部函数产生','中心极限定理法产生')
显示结果如下:
Box-Muller法
基本思想:假设
则
具体的程序实现如下:
%-------------------正态分布-----------------------%%参数:均值mu,方差sigma2%mean=mu, var=sigma2clear allclose allclcmu=0;sigma2=1;n=10;%x的取值为正负无穷大,%--------------------由内置函数直接给出----------------------%%正态分布的产生XX=normrnd(mu,sqrt(sigma2));%产生均值mu,方差sigma2的正态分布%正态分布的cdfx=0:.1:n;Fx=normcdf(x,mu,sqrt(sigma2));% figure% plot(x,Fx,'-')% title('正态分布的cdf')%指数分布的pdfx=-5:.1:5;Px=normpdf(x,mu,sqrt(sigma2));figureplot(x,Px,'r-')hold on%-----------------------Box-Muller法-----------------------%N=1000;U=rand(1,N);%U,V都是服从(0,1)的均匀分布V=rand(1,N);A=-5;B=5;R=sqrt(-2.*log(U));theta=2*pi*V;X2=R.*cos(theta);Y2=R.*sin(theta);%X,Y都是服从n(0,1)的正态分布%下面的程序是计算通过Box-Muller法生成的正态分布X的pdfMax=ceil(max(X2));step=1;range=A:step:B;for i=1:length(range)-1 YY(i)=sum(range(i)<=X2&X2<=range(i+1))/N/step; XX(i)=(range(i)+range(i+1))/2;endplot(XX,YY,'bo')hold ontitle('正态分布的pdf')legend('内部函数产生','Box-Muller法产生')
显示结果如下:
上面我们是以正态分布为例来讲述了特殊法的运用,主要是运用了正态分布与其他分布的关系:多个独立同分布的随机变量和服从正态分布;均匀分布与正态分布之间满足Box-Muller法中的关系。因此,当想要由一种分布生成另一种分布的时候,只需要知道它们之间的关系即可!
原文:http://blog.csdn.net/tengweitw/article/details/45599011
作者:nineheadedbird
- 【小白话通信】连续分布的产生
- 【小白话通信】连续分布之间的关系
- 【小白话通信】离散分布的生成
- 【小白话通信】离散分布之间的关系
- 根据连续分布产生随机数一般方法
- 产生连续的随机数
- 常见的连续概率分布
- oracle产生连续的数字
- Oracle产生连续的时间
- 连续随机变量的函数的分布
- 怎样产生标准分布或高斯分布的随机数?
- 怎样产生标准分布或高斯分布的随机数
- 怎样产生标准分布或高斯分布的随机数?
- 任意分布的随机数的产生方法
- 产生高斯分布的随机变量
- 数字信号产生之拉普拉斯分布的随机数
- 数字信号产生之瑞利分布的随机数
- 数字信号产生之艾尔朗分布的随机数
- 关于解决easyui中注销登录跳出tab,跳不到登录界面的解决方法
- GUI设计9个原则(第一篇)
- 【Linux】关于路由跟踪指令traceroute
- ACM训练赛--递推专题
- IDEA 14 生成jar包
- 【小白话通信】连续分布的产生
- hdu 2013 蟠桃记-递推-[解题报告]C++
- IDEA 14 部署 tomcat
- cocos ANT配置
- 1.Socket网络编程之传递字符类型(图解与编码)
- C#第三次作业--c#读取Excel文件
- Linux 网络编程——TCP编程
- CPP学习笔记-4
- Extjs4.2密码框两次判断和日期判断