《概率与频率》ppt课件

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1、概率与频率数学实验主要内容概率相关知识、概念试验方法概率相关知识、概念概率，又称几率，或然率，是反映某种事件发生的可能性大小的一种数量指标，它介于0与1之间。概率论是研究随机现象统计规律的一门数学分支学科，希望通过本实验的学习，能加深对频率和概率等概念的理解和认识，并掌握一些概率统计的基本原理。随机现象中出现的某个可能结果概率相关概念基本知识随机试验：满足下列三个条件试验可以在相同的情况下重复进行；试验的所有可能结果是明确可知的，且不止一个；每次试验的结果无法预知，但有且只有一个结果。概率与频率概率是指某个随机事件发生可能性的一个度量，是该随机事件本身的属性。频率是指某随机事件在

2、随机试验中实际出现的次数与随机试验进行次数的比值。频率概率随机试验进行次数注：rand(n)=rand(n,n)Matlab中的随机函数randperm(m)生成一个由1:m组成的随机排列randn(m,n)生成一个满足标准正态mn的随机矩阵rand(m,n)生成一个满足均匀分布的mn随机矩阵，矩阵的每个元素都在(0,1)之间。perms(1:n)生成由1:n组成的全排列，共n!个name的取值可以是'norm'or'Normal''unif'or'Uniform''poiss'or'Poisson''beta'or'Beta''exp'or'Exponential''gam

3、'or'Gamma''geo'or'Geometric''unid'or'DiscreteUniform'......random('name',A1,A2,A3,M,N)Matlab中的随机函数random举例n1=random('Normal',0,1,2,4)%生成2行4列的0-1正态分布随机数n2=random('poiss',3,2,4)%生成均值为3的泊松分布随机数n3=random('exp',3,2,4)%生成参数为3的指数分布随机数unique(a)合并a中相同的项，并按从小到大排序若a是矩阵，则输出为一个列向量prod(X)如果X是向量，则返回其所有元素的乘积

4、。如果X是矩阵，则计算每一列中所有元素的乘积。其它相关函数a=[129323];b=unique(a)a=[129;323];b=unique(a)Matlab相关命令介绍pdf概率密度函数y=pdf(name,x,A)y=pdf(name,x,A,B)或y=pdf(name,x,A,B,C)返回由name指定的单参数分布的概率密度，x为样本数据name用来指定分布类型，其取值可以是：'beta'、'bino'、'chi2'、'exp'、'f'、'gam'、'gev'、'gp'、'geo'、'hyge'、'logn'、'nbin'、'ncf'、'nct'、'ncx2'、'norm

5、'、'poiss'、'rayl'、't'、'unif'、'unid'、'wbl'。返回由name指定的双参数或三参数分布的概率密度Matlab相关命令介绍例：x=-8:0.1:8;y=pdf('norm',x,0,1);y1=pdf('norm',x,1,2);plot(x,y,x,y1,':')legend('0-1','1-2')注：y=pdf('norm',x,0,1)y=normpdf(x,0,1)相类似地，y=pdf('beta',x,A,B)y=betapdf(x,A,B)y=pdf('bino,x,N,p)y=binopdf(x,N,p)…………Matlab相关命令

6、介绍normplot(x)统计绘图函数，进行正态分布检验。研究表明：如果数据是来自一个正态分布，则该线为一直线形态；如果它是来自其他分布，则为曲线形态。几种常见的分布函数连续分布：正态分布正态分布（连续分布）如果随机变量X的密度函数为：则称X服从正态分布。记做：标准正态分布：N(0,1)正态分布也称高斯分布，是概率论中最重要的一个分布。如果一个变量是大量微小、独立的随机因素的叠加，那么它一定满足正态分布。如测量误差、产品质量、月降雨量等正态分布举例x=-8:0.1:8;y=normpdf(x,0,1);y1=normpdf(x,1,2);plot(x,y,x,y1,':')例：标

7、准正态分布和非标准正态分布密度函数图形连续分布：均匀分布均匀分布（连续分布）如果随机变量X的密度函数为：则称X服从均匀分布。记做：均匀分布在实际中经常使用，譬如一个半径为r的汽车轮胎，因为轮胎上的任一点接触地面的可能性是相同的，所以轮胎圆周接触地面的位置X是服从[0,2r]上的均匀分布。均匀分布举例x=-10:0.01:10;r=1;y=unifpdf(x,0,2*pi*r);plot(x,y);连续分布：指数分布指数分布（连续分布）如果随机变量X的密度函数为：则称X服从参数为