负指数分布

举例：指数分布随机数的产生，可以通过MATLAB中的内置函数exprnd来生成。该函数使用指定的平均值生成符合指数分布的随机数。其基本语法如下： lambda = 1; % 平均值参数 n = 1000; % 生成的随机数个数 rand_nums = exprnd(lambda, 1, n); % 生成指数分布随机数 在此代码中，lambda为指数分布的平均值参数，n为生成的随机数个数。使用exprnd函数可以方便地模拟符合指数分布的随机变量。通过调整lambda，可以控制随机数的分布特性。 MATLAB还提供了其他方法生成符合不同分布的随机数，结合不同的需求可以灵活使用。

在SPSS中，频数分布表数据输出顺序可自定义： 按变量值排序: 升序 (Ascending values) 降序 (Descending values) 按频数排序: 升序 (Ascending counts) 降序 (Descending counts)

均匀参数分布在电路模拟中的应用 在电路模拟中，参数分布对电路性能有着重要影响。常见参数分布包括高斯参数分布、均匀参数分布以及随机范围参数分布。蒙特卡罗分析常用于评估参数分布对电路性能的影响，其迭代次数由分析语句中的“MONTE=val”决定，val一般取值为30。 坏情况分析则关注参数极端情况对电路性能的影响。通常选取参数统计分布的±2σ或±3σ值，并进行不利组合，例如Fast、Slow、FF、SS、FS等，模拟电路在此种情况下的性能表现，以调整电路设计参数，优化电路设计。 温度特性分析通过.TEMP语句或.DC、.AC、.TRAN语句中的TEMP参数规定电路模拟温度。HSPICE允许用户规定三种温度：模型参考温度（由.MODEL语句中的TREF参数决定）、电路温度（由.TEMP语句或TEMP参数决定，缺省值为TNOM值）以及单个元件温度（由DTEMP参数扩展功能决定）。若未设定.TEMP语句或TEMP参数，则电路模拟将在TNOM值下进行，TNOM值在.OPTION语句中设定，缺省值为C250。

图6展示了GPS信号捕获算法修正后的观测期天数分布情况。通过与修正前的分布进行对比，可以发现两者之间没有显著差异。

生命周期数据的统计分析是社会科学、工程学、可靠性和生物医学等领域中的关键课题。我们使用广义加权指数分布作为生成器，引入了一个新的族群——广义加权指数G族，并应用此新生成器提出了广义加权指数Gompertez分布。我们详细研究了该分布的特性，包括矩生成函数、矩、条件矩、平均剩余寿命、平均不活动时间、强平均不活动时间、Rényi熵、Lorenz曲线和Bonferroni。在模型拟合方面，我们采用最大似然估计方法来估计参数，并展示了新分布在实际数据集上相较于传统寿命模型的优越性。

针对传统关联规则挖掘算法不能有效挖掘负关联规则的问题，该研究引入了负关联的理论，并提出了新的算法。

这个Matlab脚本返回了负二项式分布在参数R和P下的偏度、峰度以及峰度超量。输入参数S、K和E代表了输入参数的大小。语法：function [s,k,e] = nbinskekur(r,p) 输入：r - 预定义的失败次数，p - 概率参数（成功的概率） 输出：s - 偏度，k - 峰态，e - 峰度过剩。

非负矩阵分解方向的文章具有一定参考价值，推荐有兴趣的读者阅读学习。

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

这些函数大多数接收字符类型的参数（除了CHR函数），并返回VARCHAR2类型的值。字符函数的返回类型受到数据库基本类型的限制，例如，VARCHAR2类型的返回值最多为2000个字符（在Oracle 8中为4000个字符），而CHAR类型的返回值限制为255个字符（在Oracle 8中为2000个字符）。在PL/SQL语句中使用时，它们可以被赋值给VARCHAR2或CHAR类型的变量。