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    發布日期: 2021-05-05
  • 語言: Matlab
  • 標簽: matlab??

資源簡介

蒙特卡羅法的MATLAB程序,對于初學者非常有用

資源截圖

代碼片段和文件信息

%基于Monte?Carlo方法的試題難度分布研究
%?作者:姚進等
%?計算機應用與軟件?2004.9

%基本思路:
%1.定義有效的難度值范圍[0,1],并保證正態分布下的該區間面積不小于0.995。找到最大sigma值。
%2.作者認為,難度一般分布在[0.3,0.7]。
%3.固定u值為0.5,0.6,0.7,0.8,求最大sigma值,公式為P{(x‘-Z*u)/sigma=0.995?
%4.得到難度的pdf后,進行模擬。
%5.統計2000次的模擬值,包括:各次的平均難度、各難度區間的頻率。
%6.求模擬統計值的期望。得到最終結果。

%幾個基本的變量
%?難度等級A1=‘易’;A2=‘較易’;A3=‘中等’;A4=‘較難’;A5=‘難’
%?題目數:itemNUM
%?模擬次數:simuNUM
function?main()
itemNUM=2000;
simuNUM=2000;
cols=itemNUM;
A=zeros(simuNUM5);
for?simuLoop=1:simuNUM
????nandu=myrandn(0.60.1551cols);
????expectation(simuLoop)=mean(nandu);
????frequency=getndfreq(nandu);
????frequency2(simuLoop:)=frequency;
end
nandu_Mean=mean(expectation);
nandu_Sigma=std(expectation1);
nandu_Distribution=mean(frequency2);

%?fprintf(‘????組卷參數?????????????????????????????????????????????????計算結果?

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