Matlab概率论与数理统计Word文档下载推荐.docx
- 文档编号:16055921
- 上传时间:2022-11-18
- 格式:DOCX
- 页数:23
- 大小:394.26KB
Matlab概率论与数理统计Word文档下载推荐.docx
《Matlab概率论与数理统计Word文档下载推荐.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《Matlab概率论与数理统计Word文档下载推荐.docx(23页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
fill(xv,yv,'
plot(x,y0,'
r'
y0,x,'
x,y60,'
y60,x,'
plot(x1,y1,'
x2,y2,'
yr=unifrnd(0,60,2,100);
plot(yr(1,:
),yr(2,:
),'
m.'
)
axis('
on'
square'
axis([-2080-2080]);
2.排列组合
C=nchoosek(n,k):
,例nchoosek(5,2)=10,nchoosek(6,3)=20.
prod(n1:
n2):
从n1到n2的连乘
【例01.03】至少有两个人生日相同的概率
公式计算
rs=[20,25,30,35,40,45,50];
%每班的人数
p1=ones(1,length(rs));
p2=ones(1,length(rs));
%用连乘公式计算
fori=1:
length(rs)
p1(i)=prod(365-rs(i)+1:
365)/365^rs(i);
end
%用公式计算(改进)
fork=365-rs(i)+1:
365
p2(i)=p2(i)*(k/365);
end;
%用公式计算(取对数)
p1(i)=exp(sum(log(365-rs(i)+1:
365))-rs(i)*log(365));
p_r1=1-p1;
p_r2=1-p2;
Rs=[20253035404550]
P_r=[0.41140.56870.70630.81440.89120.94100.9704]
二、随机数的生成
3.均匀分布随机数
rand(m,n);
产生m行n列的(0,1)均匀分布的随机数
rand(n);
产生n行n列的(0,1)均匀分布的随机数
【练习】生成(a,b)上的均匀分布
4.正态分布随机数
randn(m,n);
产生m行n列的标准正态分布的随机数
【练习】生成N(nu,sigma.^2)上的正态分布
5.其它分布随机数
函数名
调用形式
注释
Unidrnd
unidrnd(N,m,n)
均匀分布(离散)随机数
binornd
binornd(N,P,m,n)
参数为N,p的二项分布随机数
Poissrnd
poissrnd(Lambda,m,n)
参数为Lambda的泊松分布随机数
geornd
geornd(P,m,n)
参数为p的几何分布随机数
hygernd
hygernd(M,K,N,m,n)
参数为M,K,N的超几何分布随机数
Normrnd
normrnd(MU,SIGMA,m,n)
参数为MU,SIGMA的正态分布随机数,
SIGMA是标准差
Unifrnd
unifrnd(A,B,m,n)
[A,B]上均匀分布(连续)随机数
Exprnd
exprnd(MU,m,n)
参数为MU的指数分布随机数
chi2rnd
chi2rnd(N,m,n)
自由度为N的卡方分布随机数
Trnd
trnd(N,m,n)
自由度为N的t分布随机数
Frnd
frnd(N1,N2,m,n)
第一自由度为N1,第二自由度为N2的F分布随机数
gamrnd
gamrnd(A,B,m,n)
参数为A,B的分布随机数
betarnd
betarnd(A,B,m,n)
lognrnd
lognrnd(MU,SIGMA,m,n)
参数为MU,SIGMA的对数正态分布随机数
nbinrnd
nbinrnd(R,P,m,n)
参数为R,P的负二项式分布随机数
ncfrnd
ncfrnd(N1,N2,delta,m,n)
参数为N1,N2,delta的非中心F分布随机数
nctrnd
nctrnd(N,delta,m,n)
参数为N,delta的非中心t分布随机数
ncx2rnd
ncx2rnd(N,delta,m,n)
参数为N,delta的非中心卡方分布随机数
raylrnd
raylrnd(B,m,n)
参数为B的瑞利分布随机数
weibrnd
weibrnd(A,B,m,n)
参数为A,B的韦伯分布随机数
三、
一维随机变量的概率分布
1.离散型随机变量的分布率
(1)0-1分布
(2)均匀分布
(3)二项分布:
binopdf(x,n,p),若
,则
,
9;
n=9;
p=0.3;
y=binopdf(x,n,p);
b-'
x,y,'
r*'
y=[0.0404,0.1556,0.2668,0.2668,0.1715,0.0735,0.0210,0.0039,0.0004,0.0000]
‘当n较大时二项分布近似为正态分布
100;
n=100;
(4)泊松分布:
piosspdf(x,lambda),若
lambda=3;
y=poisspdf(x,lambda);
y=[0.0498,0.1494,0.2240,0.2240,0.1680,0.1008,0.0504,0.0216,0.0081,0.0027]
(5)几何分布:
geopdf(x,p),则
p=0.3
y=geopdf(x,p);
y=[0.3000,0.2100,0.1470,0.1029,0.0720,0.0504,0.0353,0.0247,0.0173,0.0121]
(6)超几何分布:
hygepdf(x,N,M,n),则
10;
N=20;
M=8;
n=4;
y=hygepdf(x,N,M,n);
y=[0.1022,0.3633,0.3814,0.1387,0.0144,0,0,0,0,0,0]
2.概率密度函数
(1)均匀分布:
unifpdf(x,a,b),
a=0;
b=1;
x=a:
b;
y=unifpdf(x,a,b);
(2)正态分布:
normpdf(x,mu,sigma),
x=-10:
12;
mu=1;
sigma=4;
y=normpdf(x,mu,sigma);
rn=10000;
z=normrnd(mu,sigma,1,rn);
%产生10000个正态分布的随机数
d=0.5;
a=-10:
d:
b=(hist(z,a)/rn)/d;
%以a为横轴,求出10000个正态分布的随机数的频率
a,b,'
r.'
(3)指数分布:
exppdf(x,mu),
mu=1/2;
y=exppdf(x,mu);
(4)
分布:
chi2pdf(x,n),
holdon
30;
y=chi2pdf(x,n);
%blue
n=6;
%red
n=8;
c'
%cyan
n=10;
k'
%black
legend('
n=4'
'
n=6'
n=8'
n=10'
(5)t分布:
tpdf(x,n),
n=2;
y=tpdf(x,n);
n=20;
n=2'
n=20'
(6)F分布:
fpdf(x,n1,n2),
n1=2;
n2=6;
y=fpdf(x,n1,n2);
n1=6;
n2=10;
n1=10;
n1=2;
n2=6'
n1=6;
n2=10'
n1=10;
3.分布函数
【例03.01】求正态分布的累积概率值
设
,求
,
p1=normcdf(5,3,2)-normcdf(2,3,2)=0.5328
p1=normcdf(1,0,1)-normcdf(-0.5,0,1)=0.5328
p2=normcdf(10,3,2)-normcdf(-4,3,2)=0.9995
p3=1-(normcdf(2,3,2)-normcdf(-2,3,2))=0.6977
p4=1-normcdf(3,3,2)=0.500
4.逆分布函数,临界值
称之为临界值
【例03.02】求标准正态分布的累积概率值
y=0:
0.01:
1;
x=norminv(y,0,1);
【例03.03】求
分布的累积概率值
holdoff
y=[0.025,0.975];
x=chi2inv(y,9);
x0=0:
y0=chi2pdf(x0,n);
plot(x0,y0,'
x
(1);
y1=chi2pdf(x1,n);
x2=x
(2):
y2=chi2pdf(x2,n);
fill([
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- Matlab 概率论 数理统计