现实中有哪些事物是服从拉普拉斯分布的

百度一下和容易得到拉普拉斯分布的性质其中mu就是均值，而b是标准差除以根号2逆累计分布函数我们利用matlab的rand函数很容易生成(0,1)区间内均匀分布的随机数列将(0,1)区间内均匀分布的随机数列当成是变量p，代入你累积分布函数就可以得到符合拉普拉斯分布的随机数列。mu=0; %均值sigma=1; %标准差，方差的开平方b=sigma/sqrt(2); %根据标准差求相应的ba=rand(1,10000)-0.5; %生成(-0.5,0.5)区间内均匀分布的随机数列(一万个数的行向量);x=mu-b*sign(a).*log(1-2*abs(a));%生成符合拉普拉斯分布的随机数列我们可以用mean(x)std(x)验证，均值应该接近0，标准应该接近1hist(x,100);还可以画出x的分布图是符合均值为0，标准为1的拉普拉斯分布的

目前有关重尾或偏态数据的统计分析和理论模型相对较少,基于传统的Laplace分布,提出一种处理偏态和重尾数据的新模型——斜Laplace分布,以研究其参数估计方法。利用数理统计知识推导出该分布与一些常见分布(如正态分布、指数分布)间的统计关系,并给出一种可通过设置不同参数值得到不同分布的Levy偏稳定分布及其稳定性。