matlab中均值是1方差为0.5的gamma分布-搜答案-拍题作业网

对于θ,如果E（θ^）=θ,则θ^为θ的无偏估计.而样本均值可以认为是总体均值的无偏估计,即E（Xˉ）=E(X)=μ而样本方差可以认为是总体方差的无偏估计,即E（S^2）=D(X)=σ^2所以这个题就

用mean(X)命令,当X为向量,返回向量的均值；当X为矩阵,返回矩阵每列元素均值构成的行向量.同理,求方差可用var(X),用法和mean类似.

分析：这个直接求,有直接定理E(X)=E(Y)=u=0Z=X-YE（|Z|）=（2/√2π）∫ze^（-z^2/2)dz=√(2/π)D(X)=D(Y)=1/2D(|X-Y|)=E(|X-Y|^2)-

真正的|X-Y|的方差要比这样算的小很多...定义I{x>y}=1如果x>y;否则为0I{x

a=randn(n,1)a是你要的白噪声,n是序列长度

可以用逆累积分布也可以直接生成你所需的正态分布随机数,mvnrnd再问：能帮我写个逆累积分布的程序么？谢谢

mvnrnd(0,1,100)0为均值,1为方差,100为数据长度

例如：>>X=1:10X=12345678910>>mean(X)ans=5.5000>>var(X)ans=9.1667

m=rands(5,4)m=0.51550.41210.6469-0.12250.4863-0.93630.3897-0.2369-0.2155-0.4462-0.36580.53100.3110-0

normrnd(1,2^.5,9,10)产生9行10列以1为均值根号2为标准差的随机数,满足正态分布

1、N=10000;Q=[1/31/21/21]'x=sqrt(Q)*randn(1,N);%方程为Q%验证：Px=sum(x.^2,2)/NPx=0.34120.51190.51191.0237%计

可以使用如下的函数实现R=normrnd(MU,SIGMA)　（生成均值为MU,标准差为SIGMA的正态随机数）R=normrnd(MU,SIGMA,m)　（生成1×m个正态随机数）R=normrnd

y=randn(1,2500);y=y/std(y);y=y-mean(y);a=0;b=sqrt(5);y=a+b*y;就得到了N(0,5)的高斯分布序列.MATLAB中产生高斯白噪声的两个函数MA

楼主,这个平均功率应该是0.5吧高斯白噪声的平均功率等于其方差,这是一条结论,记住就好啦~再问：再追加句我现在用的加性高斯白噪声是复数域的复高斯白噪声，那么平均功率是不是应该是2倍的方差呢？您所说的是

matlab求均值,方差

mean（）std()用这两个函数

我只知道1－1＝0

% 设置采样区间k=(0:300)'/100;% 计算采样值x=sin(2*pi*k);% 施加高斯白噪声y=awgn(x,0);figure(1);%

是randntemp=randn(1000,1);

andn(m,n)产生标准差为1,均值为0大小为mxn的矩阵如果要差生序列,那么将m或n设为1就形了根据正态分布的特性,A*rand(m,n)+B,就能产生标准差为A,均值B的随机矩阵根据你的要求a=

Matlab函数：mean>>X=[1,2,3]>>mean(X)=2如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值.>>X=[123456