正态分布实现
Normal distribution realizations
您好,我正在尝试使用 Matlab 为以下问题生成值:
设x
为分布为N(0,1)的随机变量。以精确或近似的方式确定:
E{x^2}
X=[-5:5];
Y=normpdf(X);
x2=X.*X;
ex2=sum(x2.*Y);
我得到了我认为正确的答案 1。但是当我增加X
的实现时,即
X=[-5:0.5:5];
Y=normpdf(X);
x2=X.*X;
ex2=sum(x2.*Y);
我得到的答案是 2。我哪里出错了吗?
您正在数值计算高斯随机变量的二阶矩。这在 pdf 方面表示为 积分 ,您 近似为总和 。
要通过总和近似积分,您需要乘以x 轴上使用的采样步长。 (可以把积分中的“dx”换成非无穷小的“Δx”)。第一种情况步长为1
,第二种情况步长为0.5
。
因此您需要将第二个结果乘以步长 0.5
。
您好,我正在尝试使用 Matlab 为以下问题生成值:
设x
为分布为N(0,1)的随机变量。以精确或近似的方式确定:
E{x^2}
X=[-5:5]; Y=normpdf(X); x2=X.*X; ex2=sum(x2.*Y);
我得到了我认为正确的答案 1。但是当我增加X
的实现时,即
X=[-5:0.5:5];
Y=normpdf(X);
x2=X.*X;
ex2=sum(x2.*Y);
我得到的答案是 2。我哪里出错了吗?
您正在数值计算高斯随机变量的二阶矩。这在 pdf 方面表示为 积分 ,您 近似为总和 。
要通过总和近似积分,您需要乘以x 轴上使用的采样步长。 (可以把积分中的“dx”换成非无穷小的“Δx”)。第一种情况步长为1
,第二种情况步长为0.5
。
因此您需要将第二个结果乘以步长 0.5
。