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《概率論與數理統(tǒng)計李云龍 第9章 MATLAB在概率統(tǒng)計中的命令與格式》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在教育資源-天天文庫。
1、第9章MATLAB在概率統(tǒng)計中的命令與格式2目錄9.1隨機數的產生9.2隨機變量的概率密度計算9.3隨機變量的累積概率值(分布函數值)9.4隨機變量的逆累積分布函數9.5隨機變量的數字特征9.6統(tǒng)計作圖9.7參數估計9.8假設檢驗9.9方差分析39.1隨機數的產生9.1.1二項分布的隨機數據的產生9.1.2正態(tài)分布的隨機數據的產生9.1.3常見分布的隨機數產生9.1.4通用函數求各分布的隨機數據49.1.1二項分布的隨機數據的產生命令參數為N，P的二項隨機數據函數binornd格式R=binornd(N,P)N、P為二項分布的兩個參數，返回服從參數為N、P的二項分布的隨機數，N、P大小相
2、同。R=binornd(N,P,m)m指定隨機數的個數。R=binornd(N,P,m,n)m,n分別表示R的行數和列數例題159.1.2正態(tài)分布的隨機數據的產生命令參數為μ、σ的正態(tài)分布的隨機數據函數normrnd格式R=normrnd(MU,SIGMA)返回均值為MU，標準差為SIGMA的正態(tài)分布的隨機數據，R可以是向量或矩陣。R=normrnd(MU,SIGMA,m)m指定隨機數的個數，與R同維數。R=normrnd(MU,SIGMA,m,n)m,n分別表示R的行數和列數例題269.1.3常見分布的隨機數產生79.1.4通用函數求各分布的隨機數據命令求指定分布的隨機數函數rando
3、m格式y(tǒng)=random('name',A1,A2,A3,m,n)name的取值見下頁表；A1，A2，A3為分布的參數；m，n指定隨機數的行和列例題3產生12(3行4列)個均值為2，標準差為0.2的正態(tài)分布的隨機數89.2隨機變量的概率密度計算9.2.1通用函數計算概率密度函數值9.2.2專用函數計算概率密度函數值9.2.3常見分布的密度函數作圖99.2.1通用函數計算概率密度函數值命令通用函數計算概率密度函數值函數pdf格式Y=pdf(name，x，A)Y=pdf(name，x，A，B)Y=pdf(name，x，A，B，C)說明返回在X=x處、參數為A、B、C的概率密度值，對于不同的分布
4、，參數個數是不同；name為分布函數名，其取值如下表。10常見分布函數表11例題4計算正態(tài)分布N（0，2）的隨機變量X在點0.5658的密度函數值。例題5自由度為6的卡方分布，在點2.24處的密度函數值。129.2.2專用函數計算概率密度函數值命令二項分布的概率值函數binopdf格式binopdf(k,n,p)等同于pdf(‘bino’,k,n,p)，p—每次試驗事件發(fā)生的概率；K—事件發(fā)生k次；n—試驗總次數13命令泊松分布的概率值函數poisspdf格式poisspdf(k,Lambda)等同于pdf(‘pois’,k,Lambda)14命令正態(tài)分布的概率值函數normpdf格式n
5、ormpdf(x,mu,sigma)計算參數為μ=mu，σ=sigma的正態(tài)分布密度函數在x處的值15專用函數計算概率密度函數表16例題6繪制卡方分布密度函數在自由度分別為1、5、15的圖形>>x=0:0.1:30;>>y1=chi2pdf(x,1);>>plot(x,y1,':')>>holdon>>y2=chi2pdf(x,5);>>plot(x,y2,'+')>>y3=chi2pdf(x,15);>>plot(x,y3,'o')>>axis([0,30,0,0.2])%指定顯示的圖形區(qū)域179.2.3常見分布的密度函數作圖二項分布(7)卡方分布(8)非中心卡方分布(9)指數分布(1
6、1)F分布(12)非中心F分布(13)Γ分布(14)對數正態(tài)分布(15)負二項分布(16)正態(tài)分布(17)泊松分布(18)瑞利分布(19)T分布(20)威布爾分布(21)189.3隨機變量的累積概率值(分布函數值)9.3.1通用函數計算累積概率值9.3.2專用函數計算累積概率值（隨機變量的概率之和）199.3.1通用函數計算累積概率值命令通用函數cdf用來計算隨機變量的概率之和（累積概率值）函數cdf格式cdf(‘name’,K,A)cdf(‘name’,K,A,B)cdf(‘name’,K,A,B,C)說明返回以name為分布、隨機變量X≤K的概率之和的累積概率值，name的取值見表1
7、“常見分布函數表”20例22求標準正態(tài)分布隨機變量X落在區(qū)間(-∞，0.6)內的概率（該值就是概率統(tǒng)計教材中的附表：標準正態(tài)數值表）。例23求自由度為12的卡方分布隨機變量落在[0，3.691]內的概率>>cdf('norm',0.6,0,1)>>cdf('chi2',3.691,12)219.3.2專用函數計算累積概率值（隨機變量的概率之和）命令二項分布的累積概率值函數binocdf格式binocdf(k,n,p)n為試驗總次數p
