MATLAB数学手册教程第4章概率统计.doc
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1、【精品文档】如有侵权,请联系网站删除,仅供学习与交流MATLAB数学手册教程第4章概率统计.精品文档.第4章 概率统计本章介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式,这些命令存放于MatlabR12ToolboxStats中。4.1 随机数的产生4.1.1 二项分布的随机数据的产生命令 参数为N,P的二项随机数据函数 binornd格式 R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数,返回服从参数为N、P的二项分布的随机数,N、P大小相同。R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数,与R同维数。R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R的
2、行数和列数例4-1 R=binornd(10,0.5)R = 3 R=binornd(10,0.5,1,6)R = 8 1 3 7 6 4 R=binornd(10,0.5,1,10)R = 6 8 4 6 7 5 3 5 6 2 R=binornd(10,0.5,2,3)R = 7 5 8 6 5 6n = 10:10:60;r1 = binornd(n,1./n)r1 = 2 1 0 1 1 2r2 = binornd(n,1./n,1 6)r2 = 0 1 2 1 3 14.1.2 正态分布的随机数据的产生命令 参数为、的正态分布的随机数据函数 normrnd格式 R = normrnd
3、(MU,SIGMA) %返回均值为MU,标准差为SIGMA的正态分布的随机数据,R可以是向量或矩阵。R = normrnd(MU,SIGMA,m) %m指定随机数的个数,与R同维数。R = normrnd(MU,SIGMA,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数例4-2n1 = normrnd(1:6,1./(1:6)n1 = 2.1650 2.3134 3.0250 4.0879 4.8607 6.2827n2 = normrnd(0,1,1 5)n2 = 0.0591 1.7971 0.2641 0.8717 -1.4462n3 = normrnd(1 2 3;4 5 6,0.1,2,3
4、) %mu为均值矩阵n3 = 0.9299 1.9361 2.9640 4.1246 5.0577 5.9864 R=normrnd(10,0.5,2,3) %mu为10,sigma为0.5的2行3列个正态随机数R = 9.7837 10.0627 9.4268 9.1672 10.1438 10.59554.1.3 常见分布的随机数产生常见分布的随机数的使用格式与上面相同表4-1 随机数产生函数表函数名调用形式注 释Unifrndunifrnd ( A,B,m,n)A,B上均匀分布(连续) 随机数Unidrndunidrnd(N,m,n)均匀分布(离散)随机数Exprndexprnd(Lam
5、bda,m,n)参数为Lambda的指数分布随机数Normrndnormrnd(MU,SIGMA,m,n)参数为MU,SIGMA的正态分布随机数chi2rndchi2rnd(N,m,n)自由度为N的卡方分布随机数Trndtrnd(N,m,n)自由度为N的t分布随机数Frndfrnd(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gamrndgamrnd(A, B,m,n)参数为A, B的分布随机数betarndbetarnd(A, B,m,n)参数为A, B的分布随机数lognrndlognrnd(MU, SIGMA,m,n)参数为MU, SIGMA的对数正态分布随机数
6、nbinrndnbinrnd(R, P,m,n)参数为R,P的负二项式分布随机数ncfrndncfrnd(N1, N2, delta,m,n)参数为N1,N2,delta的非中心F分布随机数nctrndnctrnd(N, delta,m,n)参数为N,delta的非中心t分布随机数ncx2rndncx2rnd(N, delta,m,n)参数为N,delta的非中心卡方分布随机数raylrndraylrnd(B,m,n)参数为B的瑞利分布随机数weibrndweibrnd(A, B,m,n)参数为A, B的韦伯分布随机数binorndbinornd(N,P,m,n)参数为N, p的二项分布随机数
7、georndgeornd(P,m,n)参数为 p的几何分布随机数hygerndhygernd(M,K,N,m,n)参数为 M,K,N的超几何分布随机数Poissrndpoissrnd(Lambda,m,n)参数为Lambda的泊松分布随机数4.1.4 通用函数求各分布的随机数据命令 求指定分布的随机数函数 random格式 y = random(name,A1,A2,A3,m,n) %name的取值见表4-2;A1,A2,A3为分布的参数;m,n指定随机数的行和列例4-3 产生12(3行4列)个均值为2,标准差为0.3的正态分布随机数 y=random(norm,2,0.3,3,4)y = 2
8、.3567 2.0524 1.8235 2.0342 1.9887 1.9440 2.6550 2.3200 2.0982 2.2177 1.9591 2.01784.2 随机变量的概率密度计算4.2.1 通用函数计算概率密度函数值命令 通用函数计算概率密度函数值函数 pdf格式 Y=pdf(name,K,A)Y=pdf(name,K,A,B)Y=pdf(name,K,A,B,C)说明 返回在X=K处、参数为A、B、C的概率密度值,对于不同的分布,参数个数是不同;name为分布函数名,其取值如表4-2。表4-2 常见分布函数表name的取值函数说明beta或BetaBeta分布bino或Bin
9、omial二项分布chi2或Chisquare卡方分布exp或Exponential指数分布f或FF分布gam或GammaGAMMA分布geo或Geometric几何分布hyge或Hypergeometric超几何分布logn或Lognormal对数正态分布nbin或Negative Binomial负二项式分布ncf或Noncentral F非中心F分布nct或Noncentral t非中心t分布ncx2或Noncentral Chi-square非中心卡方分布norm或Normal正态分布poiss或Poisson泊松分布rayl或Rayleigh瑞利分布t或TT分布unif或Unifor
10、m均匀分布unid或Discrete Uniform离散均匀分布weib或WeibullWeibull分布例如二项分布:设一次试验,事件A发生的概率为p,那么,在n次独立重复试验中,事件A恰好发生K次的概率P_K为:P_K=PX=K=pdf(bino,K,n,p)例4-4 计算正态分布N(0,1)的随机变量X在点0.6578的密度函数值。解: pdf(norm,0.6578,0,1)ans = 0.3213例4-5 自由度为8的卡方分布,在点2.18处的密度函数值。解: pdf(chi2,2.18,8)ans = 0.03634.2.2 专用函数计算概率密度函数值命令 二项分布的概率值函数 b
11、inopdf格式 binopdf (k, n, p) %等同于, p 每次试验事件A发生的概率;K事件A发生K次;n试验总次数命令 泊松分布的概率值函数 poisspdf格式 poisspdf(k, Lambda) %等同于命令 正态分布的概率值函数 normpdf(K,mu,sigma) %计算参数为=mu,=sigma的正态分布密度函数在K处的值专用函数计算概率密度函数列表如表4-3。表4-3 专用函数计算概率密度函数表函数名调用形式注 释Unifpdfunifpdf (x, a, b)a,b上均匀分布(连续)概率密度在X=x处的函数值unidpdfUnidpdf(x,n)均匀分布(离散)
12、概率密度函数值Exppdfexppdf(x, Lambda)参数为Lambda的指数分布概率密度函数值normpdfnormpdf(x, mu, sigma)参数为mu,sigma的正态分布概率密度函数值chi2pdfchi2pdf(x, n)自由度为n的卡方分布概率密度函数值Tpdftpdf(x, n)自由度为n的t分布概率密度函数值Fpdffpdf(x, n1, n2)第一自由度为n1,第二自由度为n2的F分布概率密度函数值gampdfgampdf(x, a, b)参数为a, b的分布概率密度函数值betapdfbetapdf(x, a, b)参数为a, b的分布概率密度函数值lognpd
13、flognpdf(x, mu, sigma)参数为mu, sigma的对数正态分布概率密度函数值nbinpdfnbinpdf(x, R, P)参数为R,P的负二项式分布概率密度函数值Ncfpdfncfpdf(x, n1, n2, delta)参数为n1,n2,delta的非中心F分布概率密度函数值Nctpdfnctpdf(x, n, delta)参数为n,delta的非中心t分布概率密度函数值ncx2pdfncx2pdf(x, n, delta)参数为n,delta的非中心卡方分布概率密度函数值raylpdfraylpdf(x, b)参数为b的瑞利分布概率密度函数值weibpdfweibpdf
14、(x, a, b)参数为a, b的韦伯分布概率密度函数值binopdfbinopdf(x,n,p)参数为n, p的二项分布的概率密度函数值geopdfgeopdf(x,p)参数为 p的几何分布的概率密度函数值hygepdfhygepdf(x,M,K,N)参数为 M,K,N的超几何分布的概率密度函数值poisspdfpoisspdf(x,Lambda)参数为Lambda的泊松分布的概率密度函数值例4-6 绘制卡方分布密度函数在自由度分别为1、5、15的图形 x=0:0.1:30; y1=chi2pdf(x,1); plot(x,y1,:) hold on y2=chi2pdf(x,5);plot
15、(x,y2,+) y3=chi2pdf(x,15);plot(x,y3,o) axis(0,30,0,0.2) %指定显示的图形区域则图形为图4-1。4.2.3 常见分布的密度函数作图1二项分布图4-1例4-7x = 0:10;y = binopdf(x,10,0.5);plot(x,y,+)2卡方分布例4-8 x = 0:0.2:15;y = chi2pdf(x,4);plot(x,y)图4-23非中心卡方分布例4-9x = (0:0.1:10);p1 = ncx2pdf(x,4,2);p = chi2pdf(x,4);plot(x,p,-,x,p1,-)4指数分布例4-10x = 0:0.
16、1:10;y = exppdf(x,2);plot(x,y)图4-35F分布例4-11x = 0:0.01:10;y = fpdf(x,5,3);plot(x,y)6非中心F分布例4-12x = (0.01:0.1:10.01);p1 = ncfpdf(x,5,20,10);p = fpdf(x,5,20);plot(x,p,-,x,p1,-)图4-47分布例4-13x = gaminv(0.005:0.01:0.995),100,10);y = gampdf(x,100,10);y1 = normpdf(x,1000,100);plot(x,y,-,x,y1,-.)8对数正态分布例4-14x
17、 = (10:1000:125010);y = lognpdf(x,log(20000),1.0);plot(x,y)set(gca,xtick,0 30000 60000 90000 120000)set(gca,xticklabel,str2mat(0,$30,000,$60,000, $90,000,$120,000)图4-59负二项分布例4-15x = (0:10);y = nbinpdf(x,3,0.5);plot(x,y,+)10正态分布例4-16 x=-3:0.2:3; y=normpdf(x,0,1); plot(x,y)图4-611泊松分布例4-17x = 0:15;y =
18、poisspdf(x,5);plot(x,y,+)12瑞利分布例4-18x = 0:0.01:2;p = raylpdf(x,0.5);plot(x,p)图4-713T分布例4-19x = -5:0.1:5;y = tpdf(x,5);z = normpdf(x,0,1);plot(x,y,-,x,z,-.)14威布尔分布例4-20 t=0:0.1:3; y=weibpdf(t,2,2); plot(y)图4-84.3 随机变量的累积概率值(分布函数值)4.3.1 通用函数计算累积概率值命令 通用函数cdf用来计算随机变量的概率之和(累积概率值)函数 cdf格式 说明 返回以name为分布、随
19、机变量XK的概率之和的累积概率值,name的取值见表4-1 常见分布函数表例4-21 求标准正态分布随机变量X落在区间(-,0.4)内的概率(该值就是概率统计教材中的附表:标准正态数值表)。解: cdf(norm,0.4,0,1)ans = 0.6554例4-22 求自由度为16的卡方分布随机变量落在0,6.91内的概率 cdf(chi2,6.91,16)ans = 0.02504.3.2 专用函数计算累积概率值(随机变量的概率之和)命令 二项分布的累积概率值函数 binocdf格式 binocdf (k, n, p) %n为试验总次数,p为每次试验事件A发生的概率,k为n次试验中事件A发生的
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