方差 方差和标准差:英文:variation and standard deviation右图为计算公式 Variance's formula注:此公式在某些文献定义中分母为n-1.如,在MA。
回答如下:在Matlab中,方差可以使用var函数来表示。该函数的语法如下: var(X):计算向量或矩阵X的方差。 var(X,1):对列向量或矩阵的每一列计算方差。 var(X,0。
不管是什么分布,期望是mean(x),方差是std(x)
可以使用如下的函数实现R=normrnd(MU,SIGMA) (生成均值为MU,标准差为SIGMA的正态随机数)R=normrnd(MU,SIGMA,m) (生成1×m个正态随机数)R=normrnd。
你可以直接调用matlab 里的kalman()函数进行卡尔曼滤波运算 方程格式如下 [kest,L,P] = kalman(sys,Qn,Rn,Nn) sys 表示系统状态方程 Qn,Rn分别是Q矩。
函数cov格式cov(X)%求向量X的协方差cov(A)%求矩阵A的协方差矩阵,该协方差矩阵的对角线元素是A的各列的方差,即:var(A)=diag(cov(A))。cov(X,Y)%X,Y为等长列向。
ezplot(@(x)normpdf(x,a,b),[mn]) 其中a为均值,b为方差,[m,n]为从m到n的正态分布随机数。 ezplot(@(x)normpdf(x,a,b),[mn])其中a为均。
简单的说就是用corrcoef函数来计算。这是求相关度的结果,对于一般的矩阵X,执行A=corrcoef(X)后,A中每个值的所在行a和列b,反应的是原矩阵X中相应的。
画概率密度函数的图像比较容易,均匀分布可以用unifpdf,正态分布用normpdf,而对于拉普拉斯分布,MATLAB未提供现成的函数,可以根据其概率密度函数的表达式直接。
a = 1; b = 1000; c =5; n = 1000;m = 2;x = randn(1,n); x = x/std(x)*sqrt(c); x = x -mean(x)+m; index 。
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