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1、西安交通大学概率论上机实验报告实验一1.熟练掌握MATLAB软件的关于概率分布作图的基本操作；2.会进行常用的概率密度函数和分布函数的作图；3.绘画出分布律图形。【实验要求】1.掌握MATLAB的画图命令plot；2.掌握常见分布的概率密度图像和分布函数图像的画法。【实验内容】设X~N(0,1)(1)求分布函数在-2,-1,0,1,2,3,4,5的函数值；(2)产生18个随机数(3行6列)；(3)由已知分布函数F(x)=0.45,求x；(4)在同一坐标系画出X的分布密度和分布函数图形。【实验方案】利用MATLAB中关
2、于正态分布的分布函数求值、产生随机数、由已知分布函数求x和分布函数分布密度绘图的程序模板语言完成实验。【实验过程】(1)程序语言：»Fx1=normcdf(-2,0,1);Fx2=normcdf(-l,0,1);Fx3=normcdf(0,0,1);Fx4=normcdf(1,0,1);Fx5=normcdf(2,0,1);Fx6=normcdf(3,0,1);Fx7=normcdf(4,0,1);Fx8=normcdf(5,0,1);fprintf(*Fxl=%.4fFx2=%.4fFx3=%.4fFx4=%.4f
3、Fx5=%.4fFx6=%.4fFx7=%.4fFx8=%.4f*,Fx1,Fx2,Fx3,Fx4,Fx5,Fx6,Fx7,Fx8)运行结果：Fx1=0.0228Fx2=0.1587Fx3=O.5O()OFx4=0.8413Fx5=0.9772Fx6=0.9987Fx7=1.0000Fx8=1.0000»Fxl=norjicdf(-2,OJ);Fx2=norjicdf(-l,0,1);Fx3=noncdf(0,0,1);Fx4=noricdf(1,0,1);Fx5=noricdf(2,0,1);Fx6二nomcd
4、f(3』)1);Fx?=nomcdf0,1);Fx8=noncdf(5,0,1);fprmtfCFxl^.lfFx2=JUfF炸JUfF诽JUfFx5=l4fFx6=14fFx；=JS.iiFx制Ufn',Fxl,F必血3,FM,Fx5,F朮亦曲8)Fxl=0.0228Fx2=0.1587Fx3=0.5000Fx4=0.8413Fi5=0.9772Fx6=0.9987Fx7=1.0000Fx8=1.0000(2)程序语言:»X=normrnd((),l,3,6)运行结果：X=0.53力0.8622-0.43362.7
5、6940.7254-0.20501.83390.31880.3426-1.3499-0.0631-0.1241
6、>>X=normrnd(Oj1,3,6)0.53771.8339-2.25880.86220.3188-1.3077-0.43360.34263.57842.7694-1.34993.03490.7254-0.06310.7147-0.2050-0.12411.4897(3)程序语言：>>x=norminv(0.45,0,l)运行结果：x=-0.1257[>>x=norminv(0.45^0^1)-0.12
7、57(4)程序语言：»x=0:0<1:4;px=normpdf(x,0,1);»fx=normcdf(xA1)；plot(x,px/+b,);holdon;»x=-4:0.1:4;px=normpdf(x,0,1);fx=normcdf(x,0J)；plot(x,px/+b,);holdon;»plot(x,fx,**r');legend('正态分布函数丁正态分布密度J运行结果：【小结（拓展、推广、思考等，心得体会.建议等）】1、收获：掌握了MATLAB软件中关于正态分布的分布函数求值、绘图等方面的一些基本操作，确实
8、简化了计算，而图形也有利于更直观地研究概率问题。2、建议：在编写程序时最好是解决每一个问题时编写一段单独的程序，这样岀现问题吋查找、修改都要方便。实验二1•加深对数学期望、方差的理解和具体应用；2.加深对协方差、相关系数的理解和具体应用；3.了解MATLAB软件在模拟仿真中的应用，了解MonteCarlo方法【实验要求】掌握使用MATLAB的命令covcorrcocfo【实验内容】4个球随机放入3个盒中，第一、第二个盒中的球数分别用X,Y表示，求E(X),E(Y),D(X),D(Y),cov(X,Y),PXYo【实验
9、方案】第一个盒中的球数为X,则X可能的值为0,1,2,3,4,求出其相应的概率分别为16/81、32/81、8/27、8/81、1/81,用X乘以相应的概率并求和得岀E(X),MATLAB语言可以实现。Y的情况和X—样,因此E(Y)=E(X)o相应地用DX二EX2-EX*EX求出DX,DY,MATLAB语言可以实现。再用相同方法求出EXY,用c
