第2讲 随机数的产生数据的统计描述优秀课件.ppt
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1、第2讲 随机数的产生数据的统计描述第1页,本讲稿共63页实验目的实验目的实验内容实验内容学习随机数的产生方法学习随机数的产生方法直观了解统计描述的基本内容。直观了解统计描述的基本内容。2 2、统计的基本概念。、统计的基本概念。5 5、实验作业。、实验作业。4、计算实例。、计算实例。3、计算统计描述的命令。、计算统计描述的命令。1 1、随机数的产生、随机数的产生第2页,本讲稿共63页 在在MatlabMatlab软件中,可以直接产生满足各种常用分布的软件中,可以直接产生满足各种常用分布的随机数,命令如下:随机数,命令如下:一、随机数的产生一、随机数的产生10常用分布随机数的产生常用分布随机数的产
2、生定义:设随机变量定义:设随机变量XF(x),则称随机变量则称随机变量X的的抽样序列抽样序列Xi为分布为分布F(x)的随机数的随机数第3页,本讲稿共63页函数名 对应分布的随机数binornd二项分布的随机数chi2rnd卡方分布的随机数exprnd指数分布的随机数frndf分布的随机数gamrnd伽玛分布的随机数geornd几何分布的随机数hygernd超几何分布的随机数normrnd正态分布的随机数poissrnd泊松分布的随机数trnd学生氏t分布的随机数unidrnd离散均匀分布的随机数unifrnd连续均匀分布的随机数第4页,本讲稿共63页调用格式:调用格式:1、y=random(n
3、ame,A1,A2,A3,m,n)其中:其中:name为相应分布的名称,为相应分布的名称,A1,A2,A3为分布为分布参数,参数,m为产生随机数的行数,为产生随机数的行数,n为列数。为列数。2、直接调用。、直接调用。如:如:y=binornd(n,p,1,10)产生参数为产生参数为n,p的的1行行10列的二项分布随机数列的二项分布随机数第5页,本讲稿共63页 当只知道一个随机变量取值在当只知道一个随机变量取值在(a,b)内,但不知道(也内,但不知道(也没理由假设)它在何处取值的概率大,在何处取值的概率小,没理由假设)它在何处取值的概率大,在何处取值的概率小,就只好用就只好用U(a,b)来模拟它
4、。来模拟它。调用格式如下调用格式如下:R=unifrnd(a,b):产生一个均匀分布随机数产生一个均匀分布随机数R=unifrnd(a,b,mm,nn)产生产生mm行行nn列的均匀分布列的均匀分布 随机数随机数(1)产生)产生m*n阶阶a,b均匀分布均匀分布U(a,b)的随机)的随机数矩阵:数矩阵:unifrnd(a,b,m,n)产生一个产生一个a,b均匀分布的随机数均匀分布的随机数:unifrnd(a,b)第6页,本讲稿共63页例例1、产生、产生U(2,8)上的一个随机数,上的一个随机数,10个随机数,个随机数,2行行5列的随机数。列的随机数。命令:命令:(1)y1=unifrnd(2,8)
5、(2)y2=unifrnd(2,8,1,10)(3)y3=unifrnd(2,8,2,5)y1=7.7008y2=3.3868 5.6411 4.9159 7.3478 6.5726 4.7388 2.1110 6.9284 4.6682 5.6926y3=6.7516 6.4292 4.4342 7.5014 7.3619;7.5309 3.0576 7.6128 4.4616 2.3473第7页,本讲稿共63页第8页,本讲稿共63页第9页,本讲稿共63页第10页,本讲稿共63页第11页,本讲稿共63页第12页,本讲稿共63页排队服务系统中顾客到达率为常数时的到达间隔、故排队服务系统中顾客到
6、达率为常数时的到达间隔、故障率为常数时零件的寿命都服从指数分布。障率为常数时零件的寿命都服从指数分布。指数分布在排队论、可靠性分析中有广泛应用。指数分布在排队论、可靠性分析中有广泛应用。例例 顾客到达某商店的间隔时间服从参数为顾客到达某商店的间隔时间服从参数为0.1的指数分布的指数分布 指数分布的均值为指数分布的均值为1/0.1=10。指两个顾客到达商店的平均间隔时间是指两个顾客到达商店的平均间隔时间是10个单位时间个单位时间.即平均即平均10个单位时间到达个单位时间到达1 1个顾客个顾客.顾客到达的间隔时间顾客到达的间隔时间可用可用exprnd(10)模拟。模拟。第13页,本讲稿共63页4、
7、二项分布随机数、二项分布随机数(1)R=binornd(n,p):产生一个二项分布随机数产生一个二项分布随机数(2)R=binornd(n,p,mm,nn)产生产生mm行行nn列的列的 二项分布随机数二项分布随机数例例4、产生、产生B(10,0.8)上的一个随机数,上的一个随机数,15个随机数,个随机数,3行行6列的随机数。列的随机数。命令命令(1)y1=binornd(10,0.8)(2)y2=binornd(10,0.8,1,15)(3)y3=binornd(10,0.8,3,6)第14页,本讲稿共63页20、其他分布随机数的产生方法、其他分布随机数的产生方法定理定理 设设X的分布函数为的
8、分布函数为F(x),连续且严格单调上升,连续且严格单调上升,它的反函数存在,且记为它的反函数存在,且记为F-1(x),随机变量随机变量 U 服从服从 0,1 上的均匀分布,上的均匀分布,则则 F(x)U(0,1)F-1(U)的分布函数为的分布函数为F(x)。第15页,本讲稿共63页(一)直接抽样法(反函数法)(一)直接抽样法(反函数法)(1 1)连续分布的直接抽样法)连续分布的直接抽样法设连续型随机变量设连续型随机变量X的分布函数为的分布函数为F(x),则产生随机数的方法步骤为:则产生随机数的方法步骤为:产生均匀随机数产生均匀随机数R,即,即RU(0,1)则则X=F-1(R),即为所要的随机数
9、即为所要的随机数第16页,本讲稿共63页设分布律为设分布律为P(X=xi)=pi,i=1,2,.,其分布函数为,其分布函数为F(x)(2 2)离散分布的直接抽样法)离散分布的直接抽样法 产生均匀随机数产生均匀随机数R,即,即RU(0,1)则则XF(x)第17页,本讲稿共63页(二)变换抽样法(二)变换抽样法(三)值序抽样法(三)值序抽样法(四)舍选抽样法(四)舍选抽样法(五)复合抽样法(合成法)(五)复合抽样法(合成法)(六)近似抽样法(六)近似抽样法详见:高惠璇详见:高惠璇 北京大学出版社统计计算北京大学出版社统计计算第18页,本讲稿共63页例例5、设设X分布函数为分布函数为F(X)如:如:
10、第19页,本讲稿共63页生成生成n=20的的1行行10000列随机数列随机数,并画经验分布函数曲线并画经验分布函数曲线频率直方图。频率直方图。命令:命令:U=unifrnd(0,1,1,10000);Y=1-(1-U).(1/20);cdfplot(Y);第20页,本讲稿共63页例例5 生成单位圆上均匀分布的生成单位圆上均匀分布的1行行10000列随机数,并画经列随机数,并画经验分布函数曲线。验分布函数曲线。Randnum=unifrnd(0,2*pi,1,10000);xRandnum=cos(Randnum);yRandnum=sin(Randnum);plot(xRandnum,yRan
11、dnum);plot(xRandnum,yRandnum,.);第21页,本讲稿共63页第22页,本讲稿共63页第23页,本讲稿共63页例例6 频率的稳定性频率的稳定性1、事件的频率事件的频率 在一组不变的条件下,重复作在一组不变的条件下,重复作n次试验次试验,记记m是是n次试次试验中事件验中事件A发生的次数。发生的次数。频率频率 f=m/n 2.频率的稳定性频率的稳定性 在重复试验中,事件在重复试验中,事件A的频率总在一个定值附近摆动,的频率总在一个定值附近摆动,而且,随着重复试验次数的增加,频率的摆动幅度而且,随着重复试验次数的增加,频率的摆动幅度越来越小,呈现出一定的稳定性越来越小,呈现
12、出一定的稳定性.第24页,本讲稿共63页掷一枚硬币,记录掷硬币试验中频率掷一枚硬币,记录掷硬币试验中频率P*的波动情况。的波动情况。(1)(1)模拟产生模拟产生n个个0-1分布随机数分布随机数randnum(n)(2)(2)对模拟产生的随机数,对模拟产生的随机数,xrandnum(i)表示表示第第i次试验的结果,次试验的结果,1表示正面向上,表示正面向上,0 0表示反表示反面向上。面向上。(3)(3)统计前统计前i次试验中正面向上的次数,次试验中正面向上的次数,并计算频率并计算频率(4 4)作图)作图(关于频率和试验次数的图像)关于频率和试验次数的图像)p为正面向上的概率,为正面向上的概率,n
13、为试验次数为试验次数第25页,本讲稿共63页在Matlab中编辑.m文件输入以下命令:function binomoni(p,n)pro=zeros(1,n);%频率向量频率向量randnum=binornd(1,p,1,n);产生二项分布随机数产生二项分布随机数a=0;for i=1:n a=a+randnum(1,i);%频数频数 pro(i)=a/i;%频率频率end pro=pro;num=1:n;plot(num,pro,num,p)第26页,本讲稿共63页在Matlab命令行中输入以下命令:binomoni(0.5,1000)第27页,本讲稿共63页在Matlab命令行中输入以下命
14、令:binomoni(0.5,10000)第28页,本讲稿共63页在Matlab命令行中输入以下命令:binomoni(0.3,1000)第29页,本讲稿共63页例例7、Buffon试验试验1777年法国数学家蒲丰用随机掷针的实验方法计算年法国数学家蒲丰用随机掷针的实验方法计算 假设平面上有很多条距离为假设平面上有很多条距离为1的等距平行线,现向该平面随的等距平行线,现向该平面随机投掷一根长度为机投掷一根长度为l 的针的针(l1)则我们可计算该针与任一平行线相交的概率。这里,随机投针则我们可计算该针与任一平行线相交的概率。这里,随机投针指的是:针的中心点与最近的平行线间的距离指的是:针的中心点
15、与最近的平行线间的距离 x 均匀的分布均匀的分布在区间在区间0,0.5上,针与平行线的夹角上,针与平行线的夹角(不管相交与否)不管相交与否)均匀分布在区间均匀分布在区间0,上上。因此,针与线相交的充要条件是因此,针与线相交的充要条件是第30页,本讲稿共63页从而针线相交的概率为从而针线相交的概率为根据上式,若我们做大量的投针试验并记录针与线相根据上式,若我们做大量的投针试验并记录针与线相交的次数,则由大数定理可以估计出针线相交的概率交的次数,则由大数定理可以估计出针线相交的概率p 从而得到从而得到 的估计值。的估计值。第31页,本讲稿共63页步骤:步骤:设针的长度为设针的长度为 l,模拟试验次
16、数为模拟试验次数为n.(1)(1)模拟产生模拟产生n个个0,0.5上的均匀分布上的均匀分布随机数随机数xrandnum,00,上的均匀分布随机数上的均匀分布随机数sitasita(3)(3)计算针与线相交的频率,作为概率,计算计算针与线相交的频率,作为概率,计算(2)统计满足的个数,即为针与线相交的次数第32页,本讲稿共63页 buffon(.6,1000)piguji=3.1662 buffon(.6,10000)piguji=3.1072 buffon(.6,100000)piguji=3.1522 buffon(.6,1000000)piguji=3.1386 buffon(.6,100
17、0000)piguji=3.1451 buffon(.6,1000000)piguji=3.1418 buffon(.6,1000000)piguji=3.1448 buffon(.6,1000000)piguji=3.1405 buffon(.6,1000000)piguji=3.1394第33页,本讲稿共63页1、表示位置的统计量、表示位置的统计量平均值和中位数平均值和中位数平均值(或均值,数学期望):中位数:将数据由小到大排序后位于中间位置中位数:将数据由小到大排序后位于中间位置 的那个数值的那个数值.二、常用统计量二、常用统计量第34页,本讲稿共63页2、表示变异(离散)程度的统计量、
18、表示变异(离散)程度的统计量 方差、标准差、极差方差、标准差、极差 样本方差:它是各个数据与均值偏离程度的度量它是各个数据与均值偏离程度的度量 标准差:是方差的开方标准差:是方差的开方 极差:样本中最大值与最小值之差极差:样本中最大值与最小值之差.第35页,本讲稿共63页3.3.表示分布形状的统计量表示分布形状的统计量偏度和峰度偏度和峰度 偏度:偏度:峰度峰度 偏度反映分布的对称性,偏度反映分布的对称性,g1 0称为右偏态,称为右偏态,此时数据位于均值,右边的比位于左边的多;此时数据位于均值,右边的比位于左边的多;g1 0称为左偏态,情况相反;而称为左偏态,情况相反;而g1接近接近0则可认为分
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