如何在matlab plot中检验一组数服从负指...

如何在matlab中生成负指数分布和均匀分布的随机数
09-09-11 &匿名提问 发布
rand(n):生成0到1之间的n阶随机数方阵 rand(m,n):生成0到1之间的m×n的随机数矩阵 (现成的函数)另外:Matlab随机数生成函数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poissrnd 泊松分布的随机数生成器raylrnd 瑞利分布的随机数生成器trnd 学生氏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
请登录后再发表评论!& 2013 - 2014 作业宝. All Rights Reserved. 沪ICP备号-9MATLAB中如何将一组数从大到小排列,并将最大的一个赋为指定值_百度知道
MATLAB中如何将一组数从大到小排列,并将最大的一个赋为指定值
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提问者采纳
a,'descend') 将a降序
c=b(1) 把最大的给c
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&quot,调用CImageDecorder的异步函数Convert就可以将图像(jpeg 或者png格式的)转换成CFbsBitmap位图了。也就是说:。然后这个图像的信息就保存在iDec-&Data\ FrameInfo().iBkImageMask) ):FileNewL以外还有一个CImageDecorder,还有引入库imageconversion。唯一的麻烦是Convert是一个异步函数:&#92,iDec-&iBkImageMask-&Convert( &iStatus.iFrameDisplayMode ),如下所示:iDec = CImageD
iParent-&me。先定义两个字串;iBkImageMask则是一个CFbsBitmap对象实例:FileNewL来打开一个图像文件(它会自已判断图像类型;FrameInfo()中了:_LIT(KJPEGF
iParent-&gt.h,&quot。[补充]别忘了包括头文件 ImageConversion:;image/ FrameInfo(),第一个参数是TRequestStatus类型(可以是一个活动对象的iStatus成员), *(iParent-&gt,我们先利用CImageDjpeg&quot,只是它第二个参数是TDesC8&类型的aSourceData:; 其中的iDec是CImageDecoder的实例。其中比较重的是CImageDecoder类;&#92,我们也可以提供给它我们指定的图像类型);DataNewL也可以用来从一个缓冲区的字节内容构造出图像数据;\使用的代码比较简单.jpg&quot:。除了CImageDCreate( iDec-&
iDec-&)。最后;);_LIT(KJPEGType,利用这个信息可以创建一个CFbsBitmap实例(因为symbian中所有显示的图像都是这种类型),而iRFs是RFs的实例。而iParent-&gt,提供了对图像进行解码的功能.iOverallSizeInPixels,KJPEGFile);iBkImageMask=new (ELeave) CFbsBitmap():FileNewL(iRFs;C。来看看如何使用它的吧,则需要用到symbian提供的那个Multimedia ICL库里的类了使用jpg或者png图片
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把它化为这个数的正次幂再取倒数急求一组服从负指数分布的数据,大概在0---200之间._百度作业帮
急求一组服从负指数分布的数据,大概在0---200之间.
急求一组服从负指数分布的数据,大概在0---200之间.
以下是一组由SPSS软件生成的指数分布数据(尺度参数为0.5,随机数种子为),样本量为200个.数据生成后,样本的实际尺度参数(Scale)为0.463.由于SPSS的指数分布就是指你题目的负指数分布,因此你写方程的时候需要在这个尺度参数前面添加负号.序号指数分布数据11.11768620.72826433.79400341.55566855.25710560.13475872.84417983.08959990.202951101.268993113.795615126.053744130.450658141.262964150.426961162.379259173.225800180.300970190.312063202.742296214.344003220.256181232.337959243.850905254.207210262.824085271.048544280.773509294.135302300.042742310.109053321.177222331.090805341.436744352.013709361.553639370.252758384.469579391.173457404.943019413.375083421.580591434.944690442.7575984515.847429461.355288470.453924480.4539764911.506719501.255070510.091886521.141864531.367810543.739776550.225735564.516449571.494509583.248553591.775570600.467821614.809442622.396843631.699018641.228241650.092686666.104005671.921275683.497936690.906117706.467587711.621491722.347274735.247323740.916879753.707962761.455495772.519209783.707813791.766566801.593878811.208971820.352950831.313183842.120385850.709285866.236147872.574456880.846233891.092902901.493666911.163235926.147487930.751603940.651789953.829525962.405720971.495385980.125651991.7627201000.7949041010.5372121022.0910951030.1340641040.9318931053.4754441062.6253951071.0586021080.0701901091.0184211102.0950051112.4816161121.97525411310.7566111143.4627711152.2812291160.1628931170.9165591180.7908051195.6261701204.4654391210.2369411221.6530471230.6403161241.4230741254.0397651262.6744691271.0471921281.6711511290.2788641302.2426961313.3037071322.4550261330.5744711341.9635811350.3115491360.1587521371.2302021385.3945821390.5466451400.7230661413.2999091420.7940651430.2279981441.3461301450.7407291465.1795191470.2957741480.3033381493.7941501500.0183661511.5481501520.2200771530.2038641540.2118261551.3544341563.7358401574.7114371580.5058031592.3906081600.9882781610.0359041622.0054951635.4068281640.8181301651.7789121660.0224961671.3447291683.6961871690.1384381700.8938581710.90709717210.0432021732.9581571741.1555471752.4085681761.2170301772.1548501782.5688641790.5175771800.7112881811.4931861821.2761091831.2654521843.4159621851.6997221867.2606801870.8776071882.8096021892.7888931901.7628931910.9453571922.5798521930.7829321940.1105151951.3691611963.8746141970.4010461987.4949321990.1646682001.637599

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