二维正态分布的累积分布函数代码
时间: 2023-04-07 15:02:43 浏览: 232
以下是二维正态分布的累积分布函数代码:
```python
import scipy.stats as stats
def bivariate_normal_cdf(x1, x2, rho):
"""
Computes the cumulative distribution function of a bivariate normal distribution
with mean (0, 0), standard deviation 1, and correlation coefficient rho.
"""
return stats.norm.cdf(x1) * stats.norm.cdf(x2) + \
stats.norm.cdf(-(x1*rho - x2*np.sqrt(1-rho**2))) * \
stats.norm.cdf(-((-x1)*np.sqrt(1-rho**2) - x2*rho))
```
请注意,这只是一个示例代码,可能不是最优的实现方式。
相关问题
matlab 正态分布 分位数
在Matlab中,可以使用norminv函数来计算正态分布的分位数。该函数的语法是norminv(p, mu, sigma),其中p是累积概率,mu是均值,sigma是标准差。例如,如果要计算标准正态分布的90%分位数,可以使用以下代码:
y = norminv(0.9, 0, 1);
这将返回标准正态分布的90%分位数。请注意,这里的均值mu为0,标准差sigma为1,因为我们计算的是标准正态分布的分位数。\[1\]
如果你想计算其他正态分布的分位数,只需将均值和标准差替换为你所需的值即可。例如,如果要计算均值为2,标准差为3的正态分布的80%分位数,可以使用以下代码:
y = norminv(0.8, 2, 3);
这将返回均值为2,标准差为3的正态分布的80%分位数。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [正态分布 F分布等matlab实现](https://blog.csdn.net/Aigcl/article/details/120634441)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [多维联合正态分布代码matlab(以二维为例)](https://blog.csdn.net/hsuuuu1/article/details/120694802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
R语言多元正态分布计算
在R语言中,可以使用`mvtnorm`包来进行多元正态分布的计算。下面是一个简单的示例代码,演示如何生成多元正态分布的随机样本:
```R
# 安装和加载 mvtnorm 包
install.packages("mvtnorm")
library(mvtnorm)
# 设置随机数种子,以便结果可重现
set.seed(123)
# 设定均值和协方差矩阵
mean_vec <- c(1, 2)
cov_matrix <- matrix(c(2, 1, 1, 3), nrow = 2)
# 生成100个多元正态分布的随机样本
samples <- rmvnorm(n = 100, mean = mean_vec, sigma = cov_matrix)
# 输出前5个样本
head(samples)
```
在上述代码中,我们首先安装并加载`mvtnorm`包。然后,我们设置了一个二维变量的均值向量`mean_vec`和协方差矩阵`cov_matrix`。最后,使用函数`rmvnorm()`生成了100个服从指定均值和协方差的多元正态分布的随机样本,并输出前5个样本。
你也可以使用`dmvnorm()`函数计算多元正态分布的概率密度函数值,或使用`pmvnorm()`函数计算累积分布函数值。具体使用方法可以参考`mvtnorm`包的官方文档。
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