威布尔分布 Weibull Distribution资源网页搜集

(1)CSDN,2014-11-29,Matlab各种分布的函数

(2)Weibull distribution. Yu.K. BelyaevE.V. Chepurin (originator), Encyclopedia of Mathematics.

(3)Weibull Distribution, MathWorld Team

(4)Real Statistics Using Excel, Weibull Distribution

(5)WEIBULL - Weibull distribution

(6)Statistical Distributions - Weibull Distribution - Overview and Examples

(7)Weibull Distribution, MathWorks

(8)Weibull Distribution, Fit, evaluate, and generate random samples from Weibull distribution, MathWorks

(9)CSDN,2018-08-15,威布尔weibull distribution

data = wblrnd(0.5,0.8,100,1);

生成威布尔随机函数,尺寸参数为0.5,形状参数为0.8,生成数列100行,一列;

parmhat = wblfit(data)

对data的进行威布尔拟合,返回拟合的两个值

See also wblcdf, wblfit, wblinv, wbllike, wblpdf, wblstat, random.

Reference page for wblrnd

(10)CSDN,2018-11-02,Matlab 生成服从各种分布的随机数函数

MATLAB随机数生成函数有两种形式,一种是形如***rnd,比如(unifrnd,binornd,exprnd)等,一种就是用一个统一的函数random(‘name’,...),利用不同的 name生成不同的分布的随机数

(11)CSDN,2019-03-28,MATLAB生成服从各种分布的随机数函数

% betarnd 贝塔分布的随机数生成器

% binornd 二项分布的随机数生成器

% chi2rnd 卡方分布的随机数生成器

% exprnd 指数分布的随机数生成器

% frnd  f分布的随机数生成器

% gamrnd 伽玛分布的随机数生成器

% geornd 几何分布的随机数生成器

% hygernd 超几何分布的随机数生成器

% lognrnd 对数正态分布的随机数生成器

% nbinrnd 负二项分布的随机数生成器

% ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器

% nctrnd 非中心t分布的随机数生成器

% ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器

% normrnd 正态(高斯)分布的随机数生成器,normrnd(a,b,c,d):产生均值为a、方差为b大小为c*d的随机矩阵

% poissrnd 泊松分布的随机数生成器

% rand:产生均值为0.5、幅度在0~1之间的伪随机数,rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵,

% randn:产生均值为0、方差为1的高斯白噪声,使用方式同rand

注:rand是0-1的均匀分布,randn是均值为0方差为1的正态分布

% randperm(n):产生1到n的均匀分布随机序列

% raylrnd 瑞利分布的随机数生成器

% trnd  t分布的随机数生成器

% unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器

% unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器

% weibrnd 威布尔分布的随机数生成器

(12)CSDN,2018-11-05,随机数生成器

二、“真”随机数

单凭计算机的算法是无法得到意义上的“随机数”的,必须借助外部的物理现象来得到。通过采集外部噪声(比如大气噪声,量子波动等等)的方法制作真随机数生成器

有关硬件随机数的介绍请参看wiki词条硬件随机数生成器

硬件随机数生成器种类很多,比如量子随机数生成器,具体的产品很多并且广泛的用于信息安全领域来实现加密需求,当你在google中搜索quantum random number generator 会出现各种各样的产品以及对应的论文。

以上三个都是通过物理实验的方法得到随机数的网站,可以通过提供的API等获取实验室时时产生的随机数。

相关链接:

[1] 2013-12-06,[请教] 正态分布 log 后的均值、方差和各阶距

[2] 2015-08-08,[请教] 所有的概率分布都可以转化成正态分布吗?

感谢您的指教!

感谢您指正以上任何错误!

感谢您提供更多的相关资料!

转载本文请联系原作者获取授权,同时请注明本文来自杨正瓴科学网博客。

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