概率论与数理统计实验报告答案(共10篇)

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1、为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划概率论与数理统计实验报告答案(共10篇)　　《概率论与数理统计》　　实验报告　　学生姓名李樟取学生班级计算机122学生学号XX指导教师吴志松学年学期XX-XX学年第1学期　　1　　实验报告一　　2　　3　　4　　5　　概率论与数理统计实验报告　　姓名：席梦佳班级：微电子32班学号：　　概率论与数理统计上机实验　　1.二项分布的泊松分布与正态分布的逼近设X~B(n，p)，其中np=2　　1)对n=10

2、1,…,105,讨论用泊松分布逼近二项分布的误差。画处逼近的图形2)对n=101,…,105,计算P(5?X?50)，P(20?X?90)1）用二项分布计算2）用泊松分布计算3）用正态分布计算目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　比较用泊松分布逼近与正态分布逼近二项分布的优劣。　　解：　　用n=100泊松分布

3、逼近二项分布逼近的图形用n=1000泊松分布逼近二项分布逼近的图形　　误差计算结果输出为：　　用n=10000泊松分布逼近二项分布逼近的图形用n=泊松分布逼近二项分布逼近的图形　　分析：　　可以从数据结果看出，随着n的增大，误差越来越小，曲线拟合也越来越近似。　　P(5?X?50)　　P(20?X?90)　　2.正态分布的数值计算设X～N(?,?2)；　　1）当??,??时，计算　　P{　　?X?2.　　9}，P{??X}；2）当??,??时,若P{X?x}?，求x；3）分别绘制??1,2,3，??时的概率密

4、度函数图形。　　解：　　P{?X?}=P{??X}=　　x=均值为1　　均值为1均值为2均值为3目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　3.已知每百份报纸全部卖出可获利14元，卖不出去将赔8元，设报纸的需求量　　X　　解：报纸的最佳购进量n=300份　　4．蒲丰投针实验　　取一张白纸，在上面画出多条间距为d的平

5、行直线，取一长度为r的针,随机投到纸上n次，记针与直线相交的次数为m.由此实验计算1）针与直线相交的概率。2）圆周率的近似值。　　解：P=　　PI=　　各题目源程序：　　1，　　x=1:10;　　B=binopdf(x,100,);B1=binopdf(x,1000,);B2=binopdf(x,10000,);B3=binopdf(x,,);P=poisspdf(x,2);　　plot(x,B,'r*-',x,B1,'c*-',x,B2,'b*-',x,B3,'g*-')holdonplot(x,P,'b-

6、')y=abs(P-B);m=sum(y)/10y1=abs(P-B1);m1=sum(y1)/10　　概率论与数理统计上机实验报告目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　实验一　　【实验目的】　　熟练掌握MATLAB软件的关于概率分布作图的基本操作　　会进行常用的概率密度函数和分布函数的作图　　绘画出分布律图

7、形　　【实验要求】　　掌握MATLAB的画图命令plot　　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】　　2、设X:U(?1,1)　　求概率密度在0，，，，，1，的函数值；　　产生18个随机数　　又已知分布函数F(x)=，求x　　画出X的分布密度和分布函数图形。　　【实验方案】　　熟练运用基本的MATLAB指令　　【设计程序和结果】　　1.计算函数值　　Fx=unifcdf(0,-1,1)　　Fx=unifcdf(,-1,1)　　Fx=unifcdf(,-1,1)　　Fx=unifcdf(

8、,-1,1)目的-通过该培训员工可对保安行业有初步了解，并感受到安保行业的发展的巨大潜力，可提升其的专业水平，并确保其在这个行业的安全感。为了适应公司新战略的发展，保障停车场安保新项目的正常、顺利开展，特制定安保从业人员的业务技能及个人素质的培训计划　　Fx=unifcdf(,-1,1)　　Fx=unifcdf(,-1,1)　　Fx=unifcdf(,-1,1)　　结果　　Fx=　　Fx=　　Fx=