标题：深入理解双峰高斯分布蒙特卡洛模拟及其应用——包括绘制 PDF 和 CDF 图并探讨不同参数下的
变化
一、引言
在统计学和数据分析领域，双峰高斯分布蒙特卡洛模拟是一种重要的技术，它能够帮助我们更好地理
解和分析复杂的数据集。本文将详细介绍双峰高斯分布蒙特卡洛模拟的基本概念、实现方法以及如何
设置不同的正态参数分布比例，并通过对多个组合的计算来探讨其应用。同时，我们将使用 MATLAB
代码来展示如何绘制 PDF 和 CDF 图，并解释如何根据实际需求更改分布比例和参数。
二、双峰高斯分布蒙特卡洛模拟概述
双峰高斯分布蒙特卡洛模拟是一种通过随机抽样来模拟双峰高斯分布的统计方法。在模拟过程中，我
们可以设置不同的正态参数分布比例，以适应不同的数据集和需求。这种模拟方法可以帮助我们更好
地理解数据的分布特征，从而为后续的数据分析和建模提供有力的支持。
三、双峰高斯分布的设定与参数调整
在双峰高斯分布中，我们可以设置两个正态分布的参数，包括均值、标准差以及分布比例。通过调整
这些参数，我们可以得到不同的双峰高斯分布。在实际应用中，我们可以根据数据集的特点和需求来
设置这些参数，以获得更准确的模拟结果。
四、MATLAB 代码实现与解析
下面是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于实现双峰高斯分布蒙特卡洛模拟并绘制 PDF 和 CDF 图。
```matlab
% 设置双峰高斯分布的参数
mu1 = 0; sigma1 = 1; ratio1 = 0.7; % 第一个正态分布的参数
mu2 = 2; sigma2 = 1.5; ratio2 = 0.3; % 第二个正态分布的参数
% 生成双峰高斯分布的随机数
data = (randn(1,1000) .* sigma1 + mu1) .* (ratio1 / (sigma1^2 *
sqrt(2*pi))) + ...
(randn(1,1000) .* sigma2 + mu2) .* (ratio2 / (sigma2^2 *
sqrt(2*pi)));
% 绘制 PDF 图
histogram(data, 'Normalization', 'pdf', 'BinWidth', 0.5); % 根据需要调整
BinWidth 以获得更精细的图像
title('双峰高斯分布的 PDF 图');
