数据的统计描述和分析实验指导书(matlab版).doc
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1、数据的统计描述和分析实验指导书本部分介绍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。 一、随机数的产生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的行数和列数例1 R=binornd(10,0.5)R =3 R=binornd(10,0.5,1
2、,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 12、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(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 = no
3、rmrnd(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) %mu为均值矩阵n3 = 0.9299 1.9361 2.9640 4.1246 5.0577 5.9864 R
4、=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 10.59553、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(Lambda,m,n)参数为Lambda的指数分布随机数Normrndnormrnd(MU,SIGMA,m,n)参数为MU,SIGMA
5、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nbinrndnbinrnd(R, P,m,n)参数为R,P的负二项式分布随机数ncfrndncfrnd(N1, N2, del
6、ta,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
7、,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、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 =2.3567 2.0524 1.8235 2.03421.9887 1.9440 2.6550 2.32002.0982 2.2177 1.95
8、91 2.0178二、随机变量的概率密度计算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2。表2 常见分布函数表name的取值函数说明beta或BetaBeta分布bino或Binomial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
9、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Uniform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
10、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 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 = 0.03632、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 binopdf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 poi
11、sspdf(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3。表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)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
12、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lognpdflognpdf(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Ncfp
13、dfncfpdf(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(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
14、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(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1。图13、常见分布的密度函数作图(1)二项分布例7
15、x = 0:10;y = binopdf(x,10,0.5);plot(x,y,+)(2)卡方分布例8 x = 0:0.2:15;y = chi2pdf(x,4);plot(x,y) 图2(3)非中心卡方分布例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10彩缤纷 x = 0:0.1:10;y = exppdf(x,2);plot(x,y) 图3(5)F分布例11x = 0:0.01:10;y = fpdf(x,5,3);plot(x,y)(6)非中心F分布例12x = (0.01
16、:0.1:10.01);p1 = ncfpdf(x,5,20,10);p = fpdf(x,5,20);plot(x,p,-,x,p1,-) 图4(7)分布例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14x = (10:1000:);y = lognpdf(x,log(20000),1.0);plot(x,y)set(gca,xtick,0 30000 60000 90000 )set(gca,xticklab
17、el,str2mat(0,$30,000,$60,000, $90,000,$120,000) 图5(9)负二项分布例15x = (0:10);y = nbinpdf(x,3,0.5);plot(x,y,+)(10)正态分布例16 x=-3:0.2:3; y=normpdf(x,0,1); plot(x,y) 图6(11)泊松分布例17x = 0:15;y = poisspdf(x,5);plot(x,y,+)(12)瑞利分布例18x = 0:0.01:2;p = raylpdf(x,0.5);plot(x,p) 图7(13)T分布例19x = -5:0.1:5;y = tpdf(x,5);z
18、 = normpdf(x,0,1);plot(x,y,-,x,z,-.)(14)威布尔分布例20 t=0:0.1:3; y=weibpdf(t,2,2); plot(y) 图8三、随机变量的累积概率值(分布函数值)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、随机变量XK的概率之和的累积概率值,name的取值见表1 常见分布函数表例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22
19、 求自由度为16的卡方分布随机变量落在0,6.91内的概率解: cdf(chi2,6.91,16)ans = 0.02502、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发生的次数,该命令返回n次试验中事件A恰好发生k次的概率。命令 正态分布的累积概率值函数 normcdf格式 normcdf() %返回F(x)=的值,mu、sigma为正态分布的两个参数例23 设XN(3, 22)(1)求;(2)确定c,使得解(1) p1=, p2=,p
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