数理统计与matlab上机报告6

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1、统计分析软件(matlab)实验报告序号班级姓名学号日期时间地点6信计1002班赵小跑410640532012.8.258::0—11:45实验楼102指导教师:张志刚一、实验名称:多元统计,统计模拟实验任务:实验1:(盐泉含钾性判别)某地区经勘探证明,A盆地是一个钾盐矿区,B盆地是一个钠盐矿区,其它盐盆地是否含钾盐有待判断。今从A,B两盆地各抽取5个盐泉样品,从其它盆地抽取8个盐泉样品,对其它盆地的8个盐泉样品进行含钾性判别。实验2:(统计模拟)计算在30名学生的一个班中至少有两个人生日相同的概率是多少?(1)公式计算(2)模拟计算实

2、验3:(动画)(1)将[0,1]进行等分,间隔是个随机数,(2)在每一个间隔点上产生多组(两组)随机数,作为纵坐标,连成多条(两条)曲线(折线);(3)按照横坐标从小到大将纵坐标进行累加,得到累加曲线(随机游走曲线)。实验目的:通过以上的综合练习巩固复习前几节课所学知识,掌握多元统计分析的基本原理和方法,并且学会进行简单的统计模拟和基本随机数曲线动画的实现。11运行结果:实验1:训练样本的均值为:A:21.81204.106011.982052.1700B:6.63800.85603.320016.5600---------------

3、---------------------------------------------------------线性判别函数:Y1(x)=(7.6741)x1+(5.5488)x2+(-13.9631)x3+(1.1813)x4+(-42.2473)Y2(x)=(2.9311)x1+(1.3570)x2+(-5.3738)x3+(0.4558)x4+(-5.1627)------------------------------------------------------------------------马氏距离的差的系数为:a=

4、4.74304.1918-8.58920.7255------------------------------------------------------------------------第一类(含钾)样本的W(x)为:W1(x)=(9.2895,17.2530,25.1328,17.1971,23.6995)------------------------------------------------------------------------第二类(含钠)样本的W(x)为:W2(x)=(-17.8354,-16.1726

5、,-13.0762,-17.0070,-28.4806)------------------------------------------------------------------------待判样本的W(x)为:W0(x)=(-6.4116,190.4557,45.8130,-2.4019,-13.6408,22.9040,59.7172,48.6917)------------------------------------------------------------------------图像为:11实验2:概率的真值

6、为:p_r=0.7063实验的次数为:n=1000成功的次数为:k=705概率的估计值为:p_e=0.7050置信区间的半径为:r=0.0287置信区间为[a,b]=[0.6757,0.7331]实验3:11分析讨论:1、多元统计分析所研究的内容和方法概括为:(1)简化数据结构(降维问题):如主成份分析,因子分析等;(2)分类与判别(归类问题):如聚类分析,判别分析等;(3)变量间的相互联系:相关分析,回归分析等;(4)统计推断:参数估计,假设检验等;(5)多元统计分析的理论基础:多元统计量及其分布和性质,抽样分布理论等;11心得体会:

7、通过这节课的学习,我了解了许多多元统计分析的知识,并且对其中很重要的一项:判别分析进行了深入的学习和练习。通过练习,我掌握了一种基本的判别分析方法:距离判别法。理解了距离判别法的基本思想,以及误判率和意义。并能够对判别结果的含义进行分析和解释。另外,我也学会了统计模拟的基本思想,并通过练习学会了模拟的方法,以及对结果的分析和研究。另外,令我兴奋的是我还学会了进行简单的随机数曲线的绘制,以及动画效果的演示。2012年8月25日11设计方案描述:实验1:1、首先求出各个组的均值、协方差矩阵,Sxx和Syy;2、计算得,继而求得判别函数的系数

8、:以及第一类、第二类和待判类的W(x)值,即马氏距离判别函数值。3、输出判别函数,和结果。4、作出第一类、第二类和待判类样本的判别函数值得散点图并画出参考线:y=0.5、根据待判样本的判别函数值在哪类区间里

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