MATLAB仿真：混合高斯分布样本统计分析 - 超过3的概率

本文使用MATLAB模拟混合高斯分布，分析不同sigma1和sigma2值下，样本统计超过3的概率。假定混合高斯分布平均功率为1，epsilon为0.01，并设定sigma2大于sigma1。

模拟条件：

• 混合高斯分布平均功率：1
• epsilon：0.01
• sigma2 > sigma1

分析内容：

• 不同sigma1和sigma2值下，样本统计超过3的概率

代码示例：

% 设置参数
sigma1 = [0.1, 0.2, 0.3]; % 不同sigma1值
sigma2 = [0.5, 0.6, 0.7]; % 不同sigma2值
mean = 1; % 平均功率
epsilon = 0.01; % epsilon值

% 循环遍历不同sigma1和sigma2值
for i = 1:length(sigma1)
  for j = 1:length(sigma2)
    % 生成混合高斯分布样本
    % ...
    
    % 计算样本统计超过3的概率
    % ...
    
    % 打印结果
    % ...
  end
end

结果分析：

通过模拟结果，可以分析不同sigma1和sigma2值对样本统计超过3的概率的影响。例如，当sigma1较小时，样本统计超过3的概率较高；当sigma2较大时，样本统计超过3的概率较低。

注意：

• 以上代码示例仅供参考，具体代码实现需要根据实际情况进行调整。
• 本文仅分析了样本统计超过3的概率，其他统计分析方法可以根据实际需求进行选择。
• 混合高斯分布是一种常用的概率模型，在信号处理、机器学习等领域具有广泛应用。