指数分布的冷贮备系统建模,矩估计、极大似然估计、逆矩估计三种方法拿出来比一比,还顺手用Monte Carlo跑了大量模拟,看哪种方法更靠谱。嗯,结果蛮有意思,极大似然和矩估计表现都挺稳,逆矩稍弱点。如果你搞系统可靠性建模,这篇文章的方式、估计策略参考价值还挺高。
指数分布冷贮备串联系统产品统计分析2010
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MATLAB实现指数分布随机数生成方法
举例:指数分布随机数的产生,可以通过MATLAB中的内置函数exprnd来生成。该函数使用指定的平均值生成符合指数分布的随机数。其基本语法如下:
lambda = 1; % 平均值参数
n = 1000; % 生成的随机数个数
rand_nums = exprnd(lambda, 1, n); % 生成指数分布随机数
在此代码中,lambda为指数分布的平均值参数,n为生成的随机数个数。使用exprnd函数可以方便地模拟符合指数分布的随机变量。通过调整lambda,可以控制随机数的分布特性。
MATLAB还提供了其他方法生成符合不同分布的随机数,结合不同的需求可以灵活使用。
Matlab
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