选择计算 > 随机数据,选择分布,然后输入参数。

Bernoulli

事件概率中,为所需结果发生概率输入一个介于 0 和 1 之间的数字。发生的一次结果称为一个“事件”。 有关更多信息,请转到Bernoulli 分布
当随机过程正好有两个结果(事件或非事件)时,可使用 Bernoulli 分布。独立 Bernoulli 试验序列生成其他一些分布(如二项分布),其建模 n 次试验中的成功次数。例如,此图显示了二项分布中的随机样本(其具有 1 个试验,事件概率为 0.15)。

Beta

请完成以下步骤来输入Beta 分布的参数。

  1. 第一形状参数中,为第一个形状参数输入一个大于零的数字。
  2. 第二形状参数中,为第二个形状参数输入一个大于零的数字。

例如,该图显示了一个 Beta 分布,其第一个形状为 3,第二个形状为 2。

二项

请完成以下步骤来输入二项分布的参数。

  1. 试验数中,输入样本数量。
  2. 事件概率中,为所需结果发生概率输入一个介于 0 和 1 之间的数字。发生的一次结果称为一个“事件”。

例如,此图显示了一个二项分布,其具有 100 个试验,事件概率为 0.03。

Cauchy

请完成以下步骤来输入Cauchy 分布的参数。

  1. 位置中,输入一个表示分布峰值的位置的值。
  2. 尺度中,输入一个表示分布的散布的值。

例如,该图显示了一个 Cauchy 分布,其位置为 0,尺度为 1。

卡方

自由度中,输入用于定义卡方分布的自由度的数字。

例如,此图显示了一个具有 4 个自由度的卡方分布。

离散

请完成以下步骤来输入离散分布的参数。

  1. 值在中,输入包含要包括到此分布中的值的列。 通常,这些值是由数字值表示的离散事件或计数。
  2. 概率在中,输入包含每个值的概率的列。 概率必须介于 0 和 1 之间,并且总和必须为 1。

在此工作表中,包含要包括在此分布中的计数,概率包含每个计数的概率。

C1 C2
概率
0 0.03
1 0.13
2 0.70
3 0.10
4 0.04

指数

请完成以下步骤来输入指数分布的参数。

  1. 尺度中,输入尺度参数。尺度参数等于均值(当阈值参数等于 0 时)。
  2. 阈值中,输入分布的下限。

例如,该图显示了一个指数分布,其尺度为 1,阈值为 0。

F

分子自由度分母自由度中,输入分子和分母自由度以定义 F 分布。 有关更多信息,请转到F 分布

例如,此图显示了一个 F 分布,其具有 1 个分子自由度和 1 个分母自由度。

Gamma

请完成以下步骤来输入Gamma 分布的参数。

  1. 形状参数中,输入用于表示分布的形状的值。
  2. 尺度参数中,输入用于表示分布的尺度的值。
  3. 阈值参数中,输入分布的下限。

例如,该图显示了一个 Gamma 分布,其形状为 3,尺度为 1,阈值为 0。

几何

请完成以下步骤来输入几何分布的参数。

  1. 事件概率中,为每次试验上的发生概率输入一个介于 0 和 1 之间的数字。发生的一次结果称为一个“事件”。
  2. 要指定将使用的几何分布的版本,请单击选项,然后选择下列之一:
    • 对试验总数建模:对生成一个事件所需的试验总数进行建模。
    • 仅非事件数建模:对在发生一个事件之前发生的非事件数进行建模。
    提示

    要更改 Minitab 的将来会话的默认设置,请选择 工具 > 选项 > 单个命令 > 分布

例如,此图显示了一个对试验总数进行建模的几何分布,其具有事件概率 0.5。

超几何

请完成以下步骤来输入超几何分布的参数。

  1. 总体大小 (N)中,输入总体 (N) 中的项目总数。 当 N 因太大而未知时,则二项分布接近于超几何分布。
  2. 总体中的事件计数 (M)中,输入一个介于 0 和 N(总体大小)的数字以表示总体中的事件数。
  3. 样本数量 (n)中,输入采样(不进行替换)的项目数。

例如,此图显示了一个超几何分布,其总体计数为 400,事件计数为 10,样本数量为 40。

整数

请完成以下步骤来输入整数分布的参数。

  1. 最小值中,输入分布的下端点。
  2. 最大值中,输入分布的上端点。

例如,此图显示了一个最小值为 1、最大值为 6 的整数分布。

Laplace

请完成以下步骤来输入Laplace 分布的参数。

  1. 位置中,输入一个表示分布峰值的位置的值。
  2. 尺度中,输入一个表示分布的散布的值。

例如,该图显示了一个 Laplace 分布,其位置为 0,尺度为 1。

最大极值

请完成以下步骤来输入最大极值分布的参数。有关更多信息,请转到最小和最大极值分布

  1. 位置中,输入一个表示分布峰值的位置的值。
  2. 尺度中,输入一个表示分布的散布的值。

例如,此图显示了一个位置为 0 且尺度为 1 的最大极值分布。

Logistic

请完成以下步骤来输入Logistic 分布的参数。

  1. 位置中,输入一个表示分布峰值的位置的值。
  2. 尺度中,输入一个表示分布的散布的值。

例如,该图显示了一个 Logistic 分布,其位置为 0,尺度为 1。

对数 Logistic

请完成以下步骤来输入对数 Logistic 分布的参数。

  1. 位置中,输入一个表示相关 Logistic 分布峰值的位置的值。
  2. 尺度中,输入一个表示相关 Logistic 分布的散布值。
  3. 阈值中,输入分布的下限。

例如,该图显示了一个对数 Logistic 分布,其位置为 0,尺度为 1,阈值为 0。

对数正态

请完成以下步骤来输入对数正态分布的参数。

  1. 位置中,输入一个表示相关正态分布峰值的位置的值。
  2. 尺度中,输入一个表示相关正态分布的散布值。
  3. 阈值中,输入分布的下限。

例如,该图显示了一个对数正态分布,其位置为 0,尺度为 1,阈值为 0。

多元正态

请完成以下步骤来输入多元正态分布的参数。

  1. 均值列中,输入包含均值向量的列。
  2. 方差 - 协方差矩阵中,输入矩阵(例如 M1),其中包含变量的方差和协方差(与均值列中的方差和协方差具有相同的顺序)。

在此示例中,数据来自三个彼此相关的随机正态变量。均值在 C1 中,方差-协方差矩阵在 C2–C4 列中。

C1 C2 C3 C4
       
2.0 13.0321 2.6544 0.0899
100.1 2.6544 6.5883 1.4438
151.3 0.0899 1.4438 12.2219

首先,Minitab 必须在方差-协方差矩阵中读取数据,并存储此数据。
  1. 选择数据 > 复制 > 列到矩阵
  2. 从列复制中,输入 C2-C4
  3. 存储复制的数据中的在当前工作表中,在矩阵中:下,输入 M1
  4. 单击 确定

现在,您可以从多元正态分布生成随机数据。

  1. 选择计算 > 随机数据 > 多元正态
  2. 要生成的数据行数中,输入所需的行数。在此示例中,输入 18
  3. 存储于列中,输入您的存储列。在此示例中,输入 C6-C8
  4. 均值列中,输入包含均值的列。在此示例中,输入 C1
  5. 方差 - 协方差矩阵中,输入矩阵。在此示例中,输入 M1
  6. 单击 确定
提示

要得到与下表所示相同的样本,请在生成随机样本之前设置随机生成器基数。选择计算 > 设置基数并输入 5

C6 C7 C8
     
1.61033 99.192 148.814
0.45883 96.093 144.679
−0.46745 101.041 148.936

负二项

请完成以下步骤来输入负二项分布的参数。

  1. 事件概率中,为每次试验上的发生概率输入一个介于 0 和 1 之间的数字。发生的一次结果称为一个“事件”。
  2. 所需成功事件次数中,输入一个正整数以表示事件必须发生的次数。
  3. 要指定将使用的负二项分布的版本,请单击选项,然后选择下列之一:
    • 对试验总数建模:对生成指定数量的事件所需的试验总数进行建模。
    • 仅非事件数建模:对在发生指定数量的事件之前发生的非事件数进行建模。
    提示

    要更改 Minitab 将来会话的默认设置,请选择 工具 > 选项 > 单个命令 > 分布

例如,此图显示了一个对试验总数进行建模的负二项分布,其具有事件概率 0.5 和 5 个事件。

正态

请完成以下步骤来输入正态分布的参数。

  1. 均值中,输入分布中心的值。
  2. 标准差中,输入分布的散布值。

例如,此图显示了一个均值为 0 且标准差为 1 的正态分布。

Poisson

均值中,输入平均发生率的值。 有关更多信息,请转到Poisson 分布

例如,此图显示了一个均值为 10 的 Poisson 分布。

最小极值

请完成以下步骤来输入最小极值分布的参数。有关更多信息,请转到最小和最大极值分布

  1. 位置中,输入一个表示分布峰值的位置的值。
  2. 尺度中,输入一个表示分布的散布的值。

例如,此图显示了一个位置为 0 且尺度为 1 的最小极值分布。

t

自由度中,输入自由度以定义 t 分布。 有关更多信息,请转到t 分布

例如,此图显示了一个具有 2 个自由度的 t 分布。

三角形

请完成以下步骤来输入三角分布的参数。

  1. 下端点中,输入分布的最小值。
  2. 众数中,输入分布的峰值。
  3. 上端点中,输入分布的最大值。

例如,此图显示了一个三角分布,其下端点为 10,模式为 50,上端点为 100。

均匀

请完成以下步骤来输入均匀分布的参数。

  1. 下端点中,输入分布的最小值。
  2. 上端点中,输入分布的最大值。

例如,此图显示了一个下端点为 2.5 且上端点为 7.5 的均匀分布。

Weibull

请完成以下步骤来输入Weibull 分布的参数。

  1. 形状参数中,输入用于表示分布的形状的值。
  2. 尺度参数中,输入用于表示分布的尺度的值。
  3. 阈值参数中,输入分布的下限。

例如,该图显示了一个 Weibull 分布,其位置为 5,尺度为 5,阈值为 0。

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