확률 밀도 함수

Question

어떻게 MATLAB에서 같은 그

fx(x)={ x/8 0<=x<=4 
     { 0  Other 

감사를 확률 밀도 함수를 시뮬레이션하는 것입니다!

1) 역 누적 분포를 유도한다 : 다음과 같은 임의의 확률 밀도 함수로부터

Answer 1

시뮬레이션이 수행된다.

2) 균일 한 [0, 1] 분포로 시뮬레이션하십시오.

3) 균일 한 [0, 1] 숫자를 역 누적 분포에 꽂습니다.

당신의 상황에서, 당신은 작업하기에 좋은 확률 밀도가있어서 숙제 문제라고 생각하게됩니다. 자신이 해결하려고 시도했음을 나타내는 코드를 게시하지 않았다고 가정하고 답을 쓰지는 않겠습니다.

대신 역 누적 분포를 직접 유도하지 않으시겠습니까? 먼저 누적 분포를 얻어야합니다. 이것은 음의 무한대에서 x까지의 확률 밀도의 적분을 찾아서 수행 할 수 있습니다.이 경우 x는 0에서 x까지의 적분과 같습니다. 이 작업을 완료하면 그 역함수를 찾아야합니다. 예 : here은 간단한 경우에이를 수행하는 방법을 보여주기에 충분해야합니다. 그렇게하면, rand(100, 1)을 사용하여 균일 한 [0, 1] 밀도로부터 100 개의 시뮬레이션을 시뮬레이션 한 다음, 그 수를 역 누적 분포에 연결하십시오.

문제가 생기면 질문을 편집하여 추가하고이 대답에 대한 의견을 남겨 주시면 도와 드리겠습니다. 나는 다음 몇 시간 동안 주변에있다.

건배.

UPDATE : I는 완전성 때문에 OP의 과제는, 지금 쯤 기인 도표 : 확률 밀도의 적분은 누적 분포, 즉 F (X) = (1/16) ×^2이다. x = 0, f (x) = 0 일 때, x = 4 일 때, f (x) = 1이라는 점에주의하십시오. 이것은 질문이 확률 밀도의 영역을 올바르게 나타내 었음을 보여줍니다. 다음으로, f (x)는 g (x) = 4 * x^(1/2)의 역 CDF를 의미한다. 따라서 :

MyInverseCDF = @(x) (4 * sqrt(x)); 
MySimulatedDraw = MyInverseCDF(rand(100, 1)); 

우리는 모든 것을 사용하여 작동하는지 확인 시각적으로 할 수 있도록 외교적 인을위한 defining-your-own-probability-distribution-function-in-matlab