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单正态检验
- 单正态检验.rar程序源代码-single test is studied. Rar source code
c#正态分布的随机数发生器
- c#正态分布的随机数发生器-normal random number generator
计算正态分布的函数
- 计算正态分布的函数
正态分布函数
- 正态分布函数
正态性检验
- 本书详细介绍了正态性检验方法
matlab的正态数据发生器
- matlab的正态数据发生器
rand_NormalDistributing_One
- 产生任意均值与方差的一个正态分布随机数-have arbitrary and mean variance normal distribution of a Random Number
单正态检验
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c#正态分布的随机数发生器
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正态分布详解
- 正态分布的一个很好的课件，非那种艰涩的纯抽象讲解，有各种具体的案例，比较适合初学者深刻理解正态分布的内涵(This is a very good courseware handouts to the normal distribution. Instead of common pure abstract explanation, there are a variety of specific cases, more suitable f
正态分布、均匀分布噪声特性分析matlab
- 随机信号均匀分布、正态分布噪声特性分析。随机信号试验。(matlab uniform distribution normal distribution)
正态分布的蒙特卡罗随机抽样
- 产生正态分布的随机数(produce random)
正态分布随机数
- 实现正态分布随机数，可以控制平均值和标准差(The realization of normal distribution random number)
正态分布检验
- 可以进行投资回报率的正态分布检验，无论是几何正态分布还是算数正态分布均可以适用(You can use it to determine whether realized returns belong to normal distribution.)
MY DATA正态分布、T分布、高斯分布拟合曲线
- 风电功率预测误差的正态分布，t分布，贝塔分布(Wind power prediction error of the normal distribution, t distribution and beta distribution)
对数正态分布
- 对数正态分布函数的源码，用来测试颗粒物浓度时亲测可用，值得下载(The source of lognormal distribution function is used to test particulate matter concentration, and pro test is available, which is worth downloading.)
C#生成正态分布数
- 用C#生成符合正态分布数，并在界面进行显示(Using C# to generate normal distribution numbers, and display them at the interface.)
对数正态阴影衰落和BPSK的误码率
- 仿真对数正态阴影衰落和仿真了一个BPSK通信系统，并与AWGN信道下的理论误码率结果进行了比较(Log-normal Shadowing PL model;Simulate a BPSK communication system, comparing simulated with theoretical BER results under AWGN channel)
校验正态分布
- 校验数据是否是正态分布，并算出方差与期望，同时画出正态分布图形，并在该正态分布参数上随机生成100个数据(Is the calibration data normal distribution, calculating variance and expectation, drawing normal distribution graph, and generating 100 data randomly on the normal di
正态分布下的最大似然估计
- 以简单的举例来实现正态分布下的最大似然估计，并绘图进行对比(The maximum likelihood estimation method is used to estimate the bit error rate of information transmission. A simple example is given to realize the maximum likelihood estimation under norm