第2讲 随机数的产生数据的统计描述精选文档.ppt
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1、第2讲 随机数的产生数据的统计描述本讲稿第一页,共六十三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、随机数的产生本讲稿第二页,共六十三页 在在MatlabMatlab软件中,可以直接产生满足各种常用分软件中,可以直接产生满足各种常用分布的随机数,命令如下:布的随机数,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
2、的产生定义: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的抽样的抽样序列序列Xi为分布为分布F(x)的随机数的随机数本讲稿第三页,共六十三页函数名 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本讲稿第四页,共六十三页调用格式:调用格式:1、y=rand
3、om(name,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本讲稿第五页,共六十三页 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(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,就只好用值的概率小,就只好用U(a,b
4、)来模拟它。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)本讲稿第六页,共六十三页例例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=unifrn
5、d(2,8)(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本讲稿第七页,共六十三页本讲稿第八页,共六十三页本讲稿第九页,共六十三页本讲稿第十页,共六十三页本讲稿第十一页,共六十三页本讲稿第十二页,共六十三页排队服务系统中顾客到达率为常数时的到达间隔、
6、故障排队服务系统中顾客到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。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的指数分的指数分布布 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个单位个单位时间时间.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.顾客到达顾客到达的间隔时间可用的间隔时间可用exprnd(10)模拟。模拟。本讲稿
7、第十三页,共六十三页4、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)本讲稿第十四页,共六十三页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
8、定理 设设X的分布函数为的分布函数为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)。本讲稿第十五页,共六十三页(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
9、-1(R),即为所要的随机数即为所要的随机数本讲稿第十六页,共六十三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)本讲稿第十七页,共六十三页(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本讲稿第十八页,共六十三页例例5、设设X分
10、布函数为分布函数为F(X)如:如:本讲稿第十九页,共六十三页生成生成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);本讲稿第二十页,共六十三页例例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,并画经验分列随机数,并画经验分布函数曲线。布函数曲线。Randnum=unifrnd(0,2*pi,1,10000);xRandnum=cos(Randnum);yRandnum=sin(Randnum)
11、;plot(xRandnum,yRandnum);plot(xRandnum,yRandnum,.);本讲稿第二十一页,共六十三页本讲稿第二十二页,共六十三页本讲稿第二十三页,共六十三页例例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次试验次试验中事件中事件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
12、摆动幅度越来越小,呈现出一定的稳定性越来越小,呈现出一定的稳定性.本讲稿第二十四页,共六十三页掷一枚硬币,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
13、验次数的图像)p为正面向上的概率,为正面向上的概率,n为试验次数为试验次数本讲稿第二十五页,共六十三页在在Matlab中编辑中编辑.m文件输入以下命令: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)本讲稿第二十六页,共六十三页在在Matlab命令行中输入以下命令:命
14、令行中输入以下命令:binomoni(0.5,1000)本讲稿第二十七页,共六十三页在在Matlab命令行中输入以下命令:命令行中输入以下命令:binomoni(0.5,10000)本讲稿第二十八页,共六十三页在在Matlab命令行中输入以下命令:命令行中输入以下命令:binomoni(0.3,1000)本讲稿第二十九页,共六十三页例例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,现向该平面的等距平行线,现向该平面随机投掷一根长度为随机投掷一根长度为l 的针的针(
15、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针指的是:针的中心点与最近的平行线间的距离 x 均匀的均匀的分布在区间分布在区间0,0.5上,针与平行线的夹角上,针与平行线的夹角(不管相交与不管相交与否)均匀分布在区间否)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本讲稿第三十页,共六十三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
16、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 从从而得到而得到 的估计值。的估计值。本讲稿第三十一页,共六十三页步骤:步骤:设针的长度为设针的长度为 l,模拟试验次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 2)统计满足)统计满足的个数,的个数,即为针与线相交的次数即为针与线相交的次数本讲稿第三十二页,共六十三页 buffon(.6,1000)piguji=3
17、.1662 buffon(.6,10000)piguji=3.1072 buffon(.6,100000)piguji=3.1522 buffon(.6,1000000)piguji=3.1386 buffon(.6,1000000)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本讲稿第三十三页,共六十三页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
18、值和中位数平均值(或均值,数学期望):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、常用统计量本讲稿第三十四页,共六十三页2、表示变异(离散)程度的统计量、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: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.本讲稿第三十五页,共六十三页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
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