概率计算

R语言计算t分布概率

已知X服从自由度为30的t分布，用R语言计算：1) P(X>1.96)2) P(X≤a)=0.01并与标准正态分布的计算结果进行比较。

统计分析 7 2024-04-30

用R计算二项分布概率

已知X服从二项分布B(10,0.2)，用R语言计算P(X = k)

统计分析 6 2024-05-23

利用R语言计算标准正态分布中的概率

假设随机变量X服从标准正态分布，通过R语言可以计算以下概率：1）P(X > 1.96); 2）P(X < a>

统计分析 2 2024-07-25

概率算法计算机科学的随机化策略

概率算法是计算机科学中一种特殊的设计方法，利用随机性解决问题。它不按固定顺序执行，而根据概率分布确定下一步操作。在数据挖掘、机器学习和优化问题中表现突出。概率算法包括随机化过程和概率分析两部分。随机化过程引入随机因素如随机选择、排列。概率分析评估算法期望性能和错误率，证明效率和可靠性。蒙特卡洛方法是典型应用，通过随机抽样近似求解问题。机器学习中常见朴素贝叶斯分类器和随机森林算法。图论和网络优化中模拟退火和遗传算法常用全局优化。

算法与数据结构 1 2024-08-03

使用Matlab计算积雪分布的beta分布概率密度函数

AMS_shape_orient_matlab存储库提供了用于计算积雪分布的Matlab代码，详细描述了在《大气科学》杂志文章中如何使用H函数分布来量化积雪形状和方向对降雪速度和自收集率的影响。

Matlab 0 2024-10-01

事件概率计算：卡尔曼滤波、H∞滤波及非线性滤波应用

探讨在 X 和 Y 中至少有一个小于 0.5 的概率，以及从 (0,1) 中随机选取两个数，其积不小于 3/16 且其和不大于 1 的概率的计算方法。 问题一：假设 X 和 Y 是随机变量，求 X 和 Y 中至少有一个小于 0.5 的概率。 问题二：假设 X 和 Y 分别表示从 (0,1) 中随机选取的两个数，求其积不小于 3/16 且其和不大于 1 的概率。 这两个问题涉及概率计算，可以使用卡尔曼滤波、H∞滤波和非线性滤波等方法来解决。这些方法可以用于估计系统的状态，并基于这些估计来计算事件的概率。

算法与数据结构 3 2024-05-20

计算数据集经验概率密度函数估计的MATLAB开发

在过去几十年中，从统计过程中获得的一些经验数据的价值有所不同。现在需要估计这些数据的概率密度函数（PDF），这需要在对数刻度上等分这些值。这一过程简单而高效，适用于处理数百万个数据点。

Matlab 2 2024-07-17

多种概率分布及其应用

均匀分布：随机变量取值在指定区间内均匀分布，用 U(a, b) 表示。 正态分布：随机变量取值呈钟形曲线分布，用 N(μ, σ²) 表示。 指数分布：随机变量取值呈非对称分布，无记忆性，用 Exp(λ) 表示。 Gamma 分布：随机变量取值呈非对称分布，用于表示服务时间和零件寿命，用 G(α, β) 表示。 Weibull 分布：随机变量取值呈非对称分布，用于表示设备寿命，用 W(α, β) 表示。 Beta 分布：随机变量取值在 (0, 1) 区间内，用于表示概率和比例。

算法与数据结构 2 2024-04-30

Matlab概率统计实验应用

能够使用Matlab计算概率、均值和方差； 2. 能够执行常见分布的数值计算； 3. 能够利用Matlab进行期望和方差的区间估计； 4. 能够使用Matlab进行回归分析。

Matlab 0 2024-09-30

MATLAB开发TSTAT3计算单侧或双侧t概率和统计量

MATLAB开发：TSTAT3计算具有自由度“v”的单侧或双侧t概率和t统计量“tp”。此函数允许计算自由度“v”和给定概率“tp”的逆t分布（单侧t统计量），使用MATLAB内置的'betainc'函数计算t分布概率，并使用'fzero'函数计算逆函数。适用于MATLAB版本R2015b及以上。

Matlab 0 2024-09-30