matlab上如何编程计算偏态峰态
顽强的高_坚果
18小时前
可以采用Box_Muller的方法。Box-Muller方法是以两组独立的随机数U和V，这两组数在(0,1]上均匀分布，用U和V生成两组独立的标准常态分布随机变量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('请输入平均值：');n=input('请输入标准差：'); t=input('请输入数据长度：'); %产生正态分布的随机数 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); %求平均值和标准差M1=mean(Y1); N1=std(Y1); disp(M1); disp(N1); disp(Y1); %求平均值和标准差 M2=mean(Y2); N2=std(Y2); disp(M2); disp(N2);%将数据写入文本文件fid=fopen('xiefei1.dat','w'); Z1=Y1;fprintf(fid,'%f ',Z1);fclose(fid); %将数据写入文本文件 fid=fopen('xiefei2.dat','w'); Z2=Y2; fprintf(fid,'%f ',Z2); fclose(fid); %绘图 subplot(2,1,1); histfit(Y1);xlabel('随机数'); ylabel('出现的次数'); %绘图subplot(2,1,2);histfit(Y2);xlabel('随机数');ylabel('出现的次数');%检验 h1=lillietest(Y1);%若结果h1为1，则说明零假设不成立，拒绝零假设；否则，结果为0，零假设成立，即原分布为正态分布disp(h1);h2=lillietest(Y2);%若结果h2为1，则说明零假设不成立，拒绝零假设；否则，结果为0，零假设成立，即原分布为正态分布 disp(h2);
