C++： 计算累积密度函数 （CDF） 非中心贝塔分布(附完整源码)

此函数计算概率密度函数使用变量变换的非中心 Beta 分布根据非中心 F 的所需密度函数，包括已经在 Matlabs 统计工具箱中。 用法[ pz ] = ncbeta (x, a, b, lambda ) %要使用给出 IID 卡方 RV 比率的直方图进行测试，请计算： y(1:50)=-sqrt(10);y(51:100)=+sqrt(10); znum = ncx2rnd(ones(5e4,1), y'*y); z = znum./(znum + ncx2rnd(99*ones(5e4,1), 0)); [N,b] = hist(z,floor(sqrt(length(z)))); N=N./trapz(b,N); bar(b, N,'facecolor','k') 坚持，稍等plot(r, ncbeta (r, 1, 99, y'*y),'linewidth',4,'r

累积分布函数 分布。 随机变量的为 其中alpha是形状参数， beta是分布的速率参数。 gamma是较低的。 安装 $ npm install distributions-gamma-cdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var cdf = require ( 'distributions-gamma-cdf' ) ; cdf（x [，选项]） 评估分布的累积分布函数。 x可以是number ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = cdf ( 1 ) ; // returns ~0.632 x = [ - 1 , 0 , 1 , 2 , 3 ] ; out = cdf ( x ) ; // ret