lhsnorm
来自正态分布的拉丁超立方样本
语法
X = lhsnorm(mu,sigma,n)
X = lhsnorm(mu,sigma,n,flag
)
[X,Z] = lhsnorm(...)
说明
X = lhsnorm(mu,sigma,n)
返回 n×p 矩阵 X
,其中包含大小为 n
的拉丁超立方样本,该样本来自具有均值向量 mu
和协方差矩阵 sigma
的 p 维多元正态分布。
X
类似于从多元正态分布抽取的随机样本,只是每列的边缘分布经过调整,使得其样本边缘分布接近其理论正态分布。
X = lhsnorm(mu,sigma,n,
控制样本中的平滑处理量。如果 flag
)flag
是 'off'
,则每列在概率等级上都有等间距的点。换句话说,每列均为值 G(0.5/n), G(1.5/n), ..., G(1-0.5/n)
的排列,其中 G
是该列边缘分布的逆正态累积分布。如果 flag
是 'on'
(默认值),则每列都有在概率等级上均匀分布的点。例如,您可以使用在区间 (0/n,1/n)
上具有均匀分布的值来代替 0.5/n
。
[X,Z] = lhsnorm(...)
还返回 Z
,即调整边距以获得 X
之前的原始多元正态样本。
参考文献
[1] Stein, M. “Large sample properties of simulations using Latin hypercube sampling.” Technometrics. Vol. 29, No. 2, 1987, pp. 143–151. Correction, Vol. 32, p. 367.
版本历史记录
在 R2006a 之前推出