확률 및 랜덤변수 프로젝트

소개글

1.
(a) 1000 uniformy distributed samples bins :50 => rand(), histogram을 써서 나타내어라
(b)람다값을 임의로 정하고, (a)에서 구한 U를 이용하여, 구한 PDF
2.
(a)Randn()함수 사용, 평균 10, 분산 25 , 가우시안형태의 1000개의 sample 생성하기
(b)앞에서 구한 U (0에서1까지 uniform 분포)를 이용하여, 이것을 확장해서, 구간을 (0에서 2pi까지 uniform 분포)로 확장시킨다.

목차

없음

본문내용

=>hist(yu,50) 은 hist는 histogram을 나타내는 함수로, 막대그래프를 나타낸다. 여기서 두 변서 yu 와 50에서, yu는 이전에 생성한 1000개의 data를 의미한다. 그리고 50이라는 숫자는 0~1사이를 50개로 등분 한다는 의미이다. 즉 한칸에 0.02씩의 폭으로 X축을 잘게 나눔을 의미한다.
그래서, 구간이 0~0.02 / 0.02~0.04 / 0.0.4~0.06 / ... ... / 0.96~0.98 / 0.98~1 / 의 50개의 구간으로 나뉜다. 그리고 이렇게 나뉜 구간에 yu를 집어넣는다. 만약 yu의 출력값이 0.0321 과 0.0355 와 0.5643의 세가지의 변수만을 가진다면, 이값들은 0.0321 은 두 번째 구간(0.02~0.04)에 0.0321 도 두 번째 구간에(0.02~0.04)에 들어가고, 0.05643 은 (0.056~0.058)구간에 들어가게 된다. 이때 0.02~0.04 구간의 높이는 변수가 두 개 들어갔기 때문에 높이가 2가 된다. 또한 0.056~0.058구간은 변수가 한 개 들어갔기 때문에, 높이가 1이 되고, 나머지구간에는 변수가 존재하지 않으므로, 높이가 0이 된다. 이와같은 방식으로, rand() 와 hist()를 사용하여 출력한 결과는 위의 그림과 같이 나옴을 알 수 있다. 변수가 1000개이고 구간이 50개이기 때문에 정확하게 uniform하진 않지만 어느정도 uniform 한 라인을 형성함을 확인 할 수 있다. 여기서 변수의 개수를 1000개보다 더 늘리거나, 구간을 50개에서 더 낮춘다면, 좀더 uniform 한 형태의 plot을 볼 수 있을 것이다.

참고 자료

없음