概率统计matlab实验.docx
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概率统计matlab实验
注:
提交的上机作业文件以自己的班级姓名学号命名。
上机报告模板如下:
科学技术学院
上机报告
课程名称数学应用软件
上机项目概率统计分析
专业班级姓名学号
第1题:
1.设X~N(2,0.25),(2,0.5^2)
(1) 求概率P{1 P=normcdf(2.5,2,0.5)-normcdf(1,2,0.5) P= 0.8186 (2) 在[0,4]上绘制密度函数图像和分布函数图像。 >>x=0: 0.01: 4;y=normpdf(x);z=normpdf(x,2,0.5); >>plot(x,y,x,z) 第2题: 2. 在[0,30]上绘制卡方分布的概率密度函数在n分别等于5,15时的图形。 >>x=0: 0.01: 30;y=chi2pdf(x,5); >>plot(x,y) >>title('n=5') >>x=0: 0.01: 30;y=chi2pdf(x,15); >>plot(x,y) >>title('n=15') >>x=0: 0.01: 30;y=chi2pdf(x,5); 第二题程序: 截图显示为: …… … 第3题: … ……3. 高教版数学建模与数学实验教材P252,习题1。 s1=[93758393918584827776]; s2=[77959489918886839681]; s3=[79977875676968848381]; s4=[75668570948483828078]; s5=[74737670867690897166]; s6=[86738094797877635355]; s=[s1s2s3s4s5s6]; mean(s)%均值 std(s)%标准差 d=max(s)-min(s)%极差 skewness(s)%偏度 kurtosis(s)%峰度 hist(s,10)%直方图 normplot(s)%检验分布的正态性 >>[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(s)%估计正态分布的参数 [h,sig,ci]=ttest(s,80.1)%检验参数 ) ………第四题 、 第四题程序 …..4. 高教版数学建模与数学实验教材教材P253,习题7。 x1=[119117115116112121115122116118109112119112117113114109109118]; x2=[118119115122118121120122128116120123121119117119128126118125]; >x1=[119117115116112121115122116118109112119112117113114109109118]; x2=[118119115122118121120122128116120123121119117119128126118125]; >>[h,sig,ci]=ttest(x1,115) >>[h,sig,ci]=ttest(x2,115) >>[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x1) >>[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x2) >>z=x1-x2 >>[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(z) ………………………………………….. 结果分析: 第1题: … 第2题: …… 第3题: …… (1) mean(s)%均值 std(s)%标准差 d=max(s)-min(s)%极差 skewness(s)%偏度 kurtosis(s)%峰度 hist(s,10)%直方图 ans= 80.1000 ans= 9.7106 d= 44 ans= -0.4682 ans= 3.1529 (2) (3) muhat= 80.1000 sigmahat= 9.7106 muci= 77.5915 82.6085 sigmaci= 8.2310 11.8436 h= 0 sig= 1 ci= 77.591582.6085 可以认为学生的考试成绩服从正态分布,平均成绩为80.1 第四题 (1) >>[h,sig,ci]=ttest(x1,115) h= 0 sig= 0.8642 ci= 113.3388116.9612 >>[h,sig,ci]=ttest(x2,115) h= 1 sig= 1.3241e-006 ci= 119.0129122.4871 (2) >>[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x1) muhat= 115.1500 sigmahat= 3.8699 muci= 113.3388 116.9612 sigmaci= 2.9430 5.6523 >>[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x2) muhat= 120.7500 sigmahat= 3.7116 muci= 119.0129 122.4871 sigmaci= 2.8227 5.4211 (3) >>z=x1-x2 z= Columns1through18 1-20-6-60-50-122-11-11-2-70-6-14-17 Columns19through20 -9-7 >>[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(z) muhat= -5.6000 sigmahat= 5.4715 muci= -8.1607 -3.0393 sigmaci= 4.1610 7.9915 >>
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